BP(Back Propagation,反向传播)神经网络是一种多层前馈神经网络,它使用反向传播算法进行训练。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...
BP神经网络是目前为止最为成功的神经网络算法之一,其学习方式采用标准梯度下降的误差逆传播(error BackPropagation)的方式,以下介绍的基本BP神经网络为3层前馈神经网络。 图4 BP神经网络模型 对于BP神经网络,我们需要使用训练数据集对其进行参数训练,然后使用测试机检验训练结果,如果训练效果达标,则可使用训练出的数据应用...
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...
好了,至此BP神经网络的C语言实现就全部完成了。最后,我们可以测试下BP神经网络的运行。我这里是这样给出数据的,两个输入a、b(10以内的数),一个输出 c,c=a+b。换句话说就是教BP神经网络加法运算。在 45个神经元,820个训练样例,样本平均误差小于0.01时完成训练(学习率等见参考代码)的条件下,最后预测 (6,8)...
BP神经网络实现代码C语言 c++ bp神经网络 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...
}while(c<TrainC && e/Data>0.01); } 其中的函数,computO(i) (O是output缩写)计算BP神经网络预测第 i 个样本的输出也就是第一个过程。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...
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_...
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...
神经网络BP算法C语言实现 FILE*fp1,*fp2,*fp3,*fp4; voidinit(void); voidstartleaning(void); voidtestsample(void); voidreadw(void); voidreadt(void); voidwritew(void); floatsigmoid(floata); doubleranu(void); voidinit(void) { intmin,max; ...