double outputs[4][1] = {{0}, {1}, {1}, {0}}; 好的,下面我来详细解释一下这个神经网络的实现过程。 首先,我们需要定义输入层、隐藏层和输出层的大小。在本例中,输入层包含两个神经元(分别表示X和Y),隐藏层包含四个神经元,输出层包含一个神经元。 cCopy code #define INPUT_SIZE 2 #define HID...
TensorFlow C库:TensorFlow是一个流行的深度学习框架,它提供了C语言的接口,可以用于实现各种神经网络算法。 Theano:Theano是一个Python库,用于实现高效的数值计算,特别是深度学习算法。它支持多种神经网络架构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。二、C语言神经网络算法C语言神经网络算法是指使用C语言实现的各种神经网...
因此,让我们创建一个4层的神经网络,输入层有2个神经元,第一隐含层有4个神经元,第二隐含层有4个神经元,输出层有1个神经元。另外,隐藏的和输出的神经元会有偏差。 现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,我们将实现XOR gate。 首先,提供所需的层数和每层神经元的...
3、输入只能是-1~1的小数,主要是防止计算溢出 二、分析神经网络层数 如果只是一层,输入784,输出10,中间能记录的神经元只能是10个,很难达到识别0-9这10个数字,所以2层比较合适 三、分析神经元数量 隐藏层神经元数量没有特定的计算方法,主要是靠经验测试,当然设置过多会导致参数太多训练比较困难,太少会达不到识...
三.神经网络实现 1.定义神经网络类 2.激活函数ReLU 3.激活函数Softmax 4.交叉熵损失函数 5.神经网络基本操作 6.正向传播计算 7.反向传播学习 四.测试 1.统计最近n次的平均识别误差 2.定义监督学习的标签 3.编写主函数 4.测试结果 一.简介 最近在学习神经网络相关的知识,为了巩固自己对相关知识的理解,尝试使...
人工神经网络是由大量的人工神经元组成的网络结构,其中每个神经元都与其他神经元相连。每个神经元接收一组输入信号,并通过权重和激活函数来计算输出。神经网络通过不断训练和调整权重,以便学习和适应输入信号的模式,最终实现对复杂问题的解决。 二、C语言实现神经网络的步骤 1.定义数据结构 在C语言中,我们可以使用结构...
既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神...
C实现BP神经网络算法:BP神经网络C语言详解在人工智能领域,神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型,具有强大的学习和预测能力。其中,反向传播(Back Propagation,BP)神经网络是一种最常用的神经网络,具有强大的非线性映射能力。本文将详细介绍如何使用C语言实现BP神经网络算法。一、BP神经网络的基本原理BP神经网络...
2、b;/ 精度控制参数int LoopCout; / 最大循环次数 bp_nn;double fnet(double net) /Sigmoid 函数 ,神经网络激活函数return 1/(1+exp(-net);int InitBp(bp_nn *bp) / 初始化 bp 网络printf(" 请输入隐层节点数,最大数为100:n");scanf("%d", &(*bp).h);printf(" 请输入学习率: n");scanf...