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...
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。
#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...
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。 函数逼近问题:用给定...
函数backUpdate(i) 负责的是将预测输出的结果与样本真实的结果进行比对,然后对神经网络中涉及到的权重进行修正,也这是BP神经网络实现的关键所在。如何求到对于 w[Neuron][In] 和 v[Out][Neuron] 进行修正的误差量便是关键所在!误差修正量的求法在基本模型一文中数学分析部分有解答,具体问题具体分析,落实到我们设...
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神经网络是神经网络的一种重要类型,它通过反向传播算法进行训练,可以实现对复杂模式的分类和预测等功能。C语言是一种常用的编程语言,它具有高效、稳定和可移植性等特点,被广泛应用于各种领域。在C语言中,可以使用库函数来实现BP神经网络的各种操作,包括前向传播和反向传播等。BP神经网络的核心思想是通过不断地调整...
代码实现 一.神经网络图 这个图就是我们一会儿要解决xor问题的神经网络图: 两个输入节点、一层隐藏层,且4个节点、一个输出节点 注意: 图中b1和b2指的是偏移 每个节点只有一个该值 用于从上一层获取到值之后加上该值 所以隐藏层每个节点都有其不同偏移b1、输出层每个节点也有其不同的偏移b2(输入层节点都没有...