#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: ...
1、BP神经网络算法的C语言实现代码/BP神经网络算法语言版本/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_Sample 6 样本数量/BP人工...
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...
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...
bp神经网络c 完整实现代码 bp神经网络c语言实现 5.4 BP神经网络的基本原理 BP(BackPropagation)网络是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系...
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。
(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。