用C语言手写一个神经网络 该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include #include #include #include "config.h" #include "dataset.h" #include "nn.h" int network...
用C语言手写一个神经网络 该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "config.h" #include "datase...
double outputs[4][1] = {{0}, {1}, {1}, {0}}; 好的,下面我来详细解释一下这个神经网络的实现过程。 首先,我们需要定义输入层、隐藏层和输出层的大小。在本例中,输入层包含两个神经元(分别表示X和Y),隐藏层包含四个神经元,输出层包含一个神经元。 cCopy code #define INPUT_SIZE 2 #define HID...
于是萌生了自己用C写一个手写识别程序想法。 要用C不依赖第三方库写一个神经网络,需要从数学推导、网络模型和工程实现三个方面着手。项目本身没有什么价值,只是个人学习神经网络一个小玩具。代码地址:github.com/yuanrongxi/s 神经网络涉及到的数学主要是线性代数和微积分求导,神经网络中的计算大部分是通过矩阵来...
工作之余研究一下时下大热的人工神经网络,因工作原因本人对C语言使用较为顺手于是用C撸了一个神经元 特点 本实现有以下特点 以基于对象的方式实现; 树突使用链表实现; 树突在连接两个神经元时自动创建。 代码 废话不多说,直接上代码 代码的使用,该部分用实现好的神经元模拟了与或非逻辑门 ...
这个神经网络的激活函数均采用sigmoid,损失函数采用均方误差MSE(Mean-Square Error),更新方式为随机梯度下降SGD(Stochastic Gradient Descent)。当今网络上大多数的推导也都是这种类型,但并不代表其他的推导就是错的,这点需要注意。 下面列出所有用到的公式:
intmain() {inta[] = {1,20,20,1};//4层神经元,数量分别为1,20,20,1doublein[1] = {0.9};//训练样本输入1doublein1[1] = {0.1};//训练样本输入2doublein2[1] = {0.5};//训练样本输入3doubleout[1] = {0.1};//理想输出//神经网络训练目标://输入任意值,输出0.1BPNetWork* network = ...
用C实现单隐层神经网络的训练和预测(手写BP算法) 实验要求:•实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度 代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中。•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0...
BP算法神经网络是一种使用C语言编写的复杂算法,用于训练和预测复杂的非线性函数。这种网络结构能够通过反向传播算法(Backpropagation Algorithm)来调整网络中的权重,以使输出与期望值之间的误差最小化。BP算法神经网络在许多领域都得到了广泛应用,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 BP算法神经网络的主要优点是它具有...
在实际应用中,BP神经网络可以应用于各种领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。例如,可以使用BP神经网络来进行手写数字识别。通过训练网络来学习手写数字的特征,并生成可以正确识别手写数字的模型。总结来说,“c语言bp神经网络”是指使用C语言实现BP神经网络的计算和编程方法,“神经网络”是指一种模拟人脑神经元...