1.算法介绍 反向传播算法(Backpropagation)是一种适合于多层神经元网络的学习算法,通常用于训练大规模的深度学习网络。反向传播算法主要基于梯度下降法,其过程由前向传播、反向传播、权重更新这三步构成。 下面将结合代码,详细阐述反向传播算法在MLP中的应用过程。 2.算法实现步骤 2.1 读取csv 该步骤代码与前面代码一致...
until (迭代若干次或者累积误差E小于特定值) 得到BP神经网络的参数 3. C语言实现 C语言的实现就很简单了,BP神经网络分为两个部分: 1. 训练模块,包含训练以及验证过程,注意此神经网络的输入输出都需要预先进行归一化处理。 /*** To fetch test_set.* The length of in is IN_N, the length of out is O...
}voidinit(NNET*nnet,double*inputs)//神经网络初始化,参数为神经网络指针,输入参数{for(inti=0;i<nnet->layers[0].numberOfNeurons;i++)//遍历网络第一层的所有神经元{nnet->layers[0].neurons[i].output=inputs[i];//将输入序列依次赋值给网络第一层各个神经元的输出元素}for(inti=1;i<nnet->numbe...
总得来说,BP 神经网络结构就是,输入层得到刺激后,会把他传给隐藏层,至于隐藏层,则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层,输出层对比结果,如果不对,则返回进行调整神经元相互联系的权值。这样就可以进行训练,最终学会,这就是 BP 神经网络模型。 1.2 算法流程: ① 先把统一处理过的训练样本...
用C / C ++实现BP神经网络 缘起 最近跟着老师在学习神经网络,为了更加深刻地理解这个黑盒,我打算自己用C/C++将其实现一遍。今天忙活了好一会儿,终于实现了一个BP神经网络,后期还会陆续实现CNN神经网络之类的,也会发上来和大家一起分享的~ 因为最近比较忙,所以这里直接放代码了,关于一些原理以及自己的一点见解会在...
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的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过...
BP算法程序C语言实现文件输入输出目录为:F:\BP\ 训练样本文件名:训练样本.txt 值为: 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 输出文件名为:阈值.txt权值.txt === #include "stdlib.h" #include "math.h" #include "conio.h" #include "stdio.h" #define N ...
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神经网络的反馈学习 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...
c语言实现BP算法 一路向后关注IP属地: 台湾 2021.02.01 22:42:29字数 16阅读 743 1.源码实现 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<math.h>#defineETA 1#definePRECISION 0.00001typedefstructNeuron{doubleinput;doubleoutput;double*weights;doubleError;}NEURON;typedefstructLayer{int...