变神经网络结构的BP回归_动态_ BP网络.回归.zip

# dynamic_bp_network_regression ''' 建立一个网络结构可变的BP神经网络通用代码： 在训练时各个参数的意义： hidden_floors_num：隐藏层的个数 every_hidden_floor_num：每层隐藏层的神经元个数 learning_rate：学习速率 activation：激活函数 regularization：正则化方式 regularization_rate：正则化比率 total_step：总的训练次数 train_data_path：训练数据路径 model_save_path：模型保存路径 利用训练好的模型对验证集进行验证时各个参数的意义： model_save_path：模型保存路径 validate_data_path：验证集路径 precision：精度 利用训练好的模型进行预测时各个参数的意义： model_save_path：模型的保存路径 predict_data_path：预测数据路径 predict_result_save_path：预测结果保存路径 '''