#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...
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 double T[ON]; //单个样本教师数据 double W[HN][IN]; //输入...
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(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。
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...
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_...
(1)用C语言编程实现前向NN的BP算法 解: (1.1)开发思路 本文选用2层神经网络,包括隐含层1层,输出层1层,来设计BP神经网络。 本文隐含层和输出层的激活函数选用Sigmoid函数, 其函数曲线如下所示: 由奇偶检验问题的定义: 可定义如下分类函数: 其中y为BP神经网络的输出值,Y为分类结果。
BP 神经网络的实现 实验概述: 1.1 课程设计题目: 本设计题为 BP 神经网络的实现,主要任务是利用 C++ 语言实现 BP 神经网络, 并利用 BP 神经网络解决螨虫分类问题。 1.2 课程设计目的: 主要有这些: 熟悉自己所学的多种数据结构. 理解BP 神经网络的工作原理 ...
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...