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...
1doublein[1] = {0.9};//训练样本输入1doublein1[1] = {0.1};//训练样本输入2doublein2[1] = {0.5};//训练样本输入3doubleout[1] = {0.1};//理想输出//神经网络训练目标://输入任意值,输出0.1BPNetWork* network = BPCreate(a,4,0.5);intc =1000;//训练1000次while(c--) {...
我们用邻接表法来表示 图1 中的网络,w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重,v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重;与之对应的保存它们两个修正量的数组 dw[Neuron][In] 和 dv[Out][Neuron]。数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出,OutputData[Out] 存储BP神经网络...
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...
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...
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...
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网络具有很强的非线性映射能力,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近(根据Kolrnogorov定理)。 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程; (2)误差信号反向传递子过程。 在BP神经网络中,单个样本有 个输入,有 ...