以下是实现BP神经网络的基本步骤和C语言代码示例: 1. 确定BP神经网络的基本结构和算法原理 BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。算法原理主要包括前向传播和反向传播两个过程:前向传播用于计算网络输出,反向传播用于根据误差调整网络权重。 2. 设计C语言实现的BP神经网络架构 我们需要设计数据结构来存储...
#define T bpnn_ttypedefstructT*T;/*** Init bpnn module.* @return*/Tbpnn_fit_new(void);/*** Using bpnn fit in to out.* @param bpnn* @param in* @param out*/voidbpnn_fit(Tbpnn,double*in,double*out);/*** Uninit bpnn.* @param bpnn*/voidbpnn_fit_free(T*bpnn); 详细的实现请...
在前篇设计的BP神经网络中,输入层与隐藏层权重对应的数据结构是w[Neuron][In],隐藏层与输出层权重对应的数据结构是v[Out][Neuron],并且数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出,BP神经网络预测的样本结果保存在OutputData[Out]中。由此,就可以得到以下实现的参考代码: voidcomputO(intvar){inti,j;...
backUpdate(i) 是根据预测的第 i 个样本输出对神经网络的权重进行更新,e用来监控误差。 到这里,我们整体回顾来看,BP神经网络程序实现的骨架已经介绍完了,训练过程中核心的两个函数computO(i) 和 backUpdate(i) 的实现在下一篇再来分析,晚安。
BP神经网络算法的C语言实现代码 以下是一个BP神经网络的C语言实现代码,代码的详细说明可以帮助理解代码逻辑: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 2 #define OUTPUT_SIZE 1...
神经网络算法BP网络的C++实现 头文件CBp.h #ifndef BP_H #define BP_H //初始化相关变量 #define N 4 //学习样本个数 #define IN 2 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目 #define ON 1 //输出层神经元数目 double P[IN]; //单个样本输入数据 ...
BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络,是一种应用十分广泛的神经网络。 BP 神经网络主要可以解决以下两种问题: 分类问题:用给定的输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量的合理分类。
在C语言中,可以通过库函数来实现BP神经网络。C语言的库函数具有高效、易用、可移植等特点,可以帮助我们更方便地实现神经网络。在C语言的库函数中,我们可以使用各种数学函数、排序函数、数组操作函数等来实现神经网络的各个部分,例如输入层、隐藏层、输出层等。具体来说,我们可以使用以下C语言库函数来实现BP神经网络:...
BP神经网络C语言实现 #include"iostream.h" #include"iomanip.h" #include"stdlib.h" #include"math.h" #include"stdio.h" #include"time.h" #include"fstream.h" #defineN11//学习样本个数 #defineIN5//输入层神经元数目 #defineHN8//隐层神经元数目 #defineHC3//隐层层数 #defineON3//输出层神经元...
BP神经网络算法的C语言实现代码//BP神经网络算法,c语言版本 //VS2010下,无语法错误,可直接运行 //添加了简单注释 //欢迎学习交流 #include <stdlib.LayerNum> #include <math.LayerNum> #include <stdio.LayerNum> #include #define N_Out 2 //输出向量维数 #define N_In 3//输入向量维数 #define N_...