采用BP学习算法的前馈型神经网络通常被称为BP网络。 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 个输...
1.一些标记:L层数,sl表示层的神经元个数(不包括a0),k输出层的个数 2.神经网络的代价函数(不再是凸函数了,会有局部最值。尽管这样,在使用梯度下降算法后,一般仍然表现很好) 求代价函数的前向传播算法: 3.反向传播算法 理解:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E...
下面是一些常见的C语言神经网络算法: 前向传播算法:前向传播算法是神经网络的核心之一,它用于计算输入数据经过神经网络后的输出结果。这个过程通常包括多个步骤,如矩阵乘法、加权求和、激活函数等。 反向传播算法:反向传播算法是训练神经网络的关键步骤之一,它通过计算输出结果与实际结果的误差来调整神经网络的参数。这个过...
定义层和神经元结构: 一旦我们有了层的数量和每层神经元的数量,我们就可以创建我们的神经网络的架构。但首先我们必须定义神经元和层的结构。 神经元结构将包含以下参数: 层结构将有许多神经元在该层和一个指针的neuron_t结构。 创建架构: 现在,让我们使用create_architecture()函数创建我们的神经网络的体系结构。 ...
BP神经网络的核心算法是反向传播算法,它通过计算损失函数对网络参数的梯度,不断更新参数,使得网络的预测误差逐渐减小。二、C语言实现BP神经网络算法的步骤 准备数据集首先需要准备一组训练数据集,用于训练BP神经网络。数据集应包括输入数据和对应的目标输出数据。 初始化网络参数初始化网络的连接权重和偏置项,可以使用...
在人工智能的璀璨星空中,神经网络无疑是一颗耀眼的巨星,而其训练过程则是决定其性能优劣的关键环节。粒子群优化算法(PSO)作为一种强大的智能优化算法,与 C 语言的高效特性相结合,为神经网络训练开辟了新的优化途径。今天,就让我们一同探索如何借助 C 语言实现粒子群优化算法用于神经网络训练,开启智能优化与神经网络融合...
用C实现单隐层神经网络的训练和预测(手写BP算法) 实验要求: •实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69 •使用Gprof测试代码热度 代码框架 •随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中。
积分求导主要是针对神经网络的反向传播,因为在神经网络推导时会用各种激活函数、softmax、卷积、pooling max、norm、flatten等数据操作,反向传播的过程的梯度下降算法需要对这些操作进行反向求导,所以需要清楚各个函数求导过程和代价函数概念,求导更详细的可以看B站上的《跟着李沐学AI》。 网络模型涉及到神经元和感知机的...
在本文中,我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。之所以在C语言中这样做,是因为大多数库和其他高级语言(如Python)都抽象出了实现细节。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。 注意:本文假设您了解反向传播算法背后的数学原理。如果你不熟悉,请参考这...
在本文中,我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。之所以在C语言中这样做,是因为大多数库和其他高级语言(如Python)都抽象出了实现细节。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。 注意:本文假设您了解反向传播算法背后的数学原理。