一、先做一个神经元 我们就先做一个最简单的神经元,这个神经元有两个输入,接受到输入后就会向前产生一个传递(在这里要说一句话,神经网络中我们把得到结果的方向叫做前,有的人可能习惯把得到结果的方向理解成向后,这个地方要稍微注意一下) 按说神经元应该会有两个权值w1,w2,给输入加权相乘,然后加上一个偏差就...
在完成反向传播之后,训练得到了参数a和b的最优值,是一个固定值了。这时自变量又变回了x。我们希望a、b最优值作为已知参数的情况下,对于我们的输入样本x,通过神经网络计算得到的结果y,与实际结果相符合是大概率事件。 测试函数test() test()函数的作用就是用一组训练时没用到的样本,对训练得到的模型进行测试,...
//对于每一个训练实例:执行bp算法 float max1 ,max2 ,min1 ,min2,max,min; printf("x0的归一化参数(最大最小值):"); scanf("%f,%f",&max1,&min1); printf("x1的归一化参数(最大最小值):"); scanf("%f,%f",&max2,&min2); printf("b的归一化参数(最大最小值):"); scanf("%f,%f",...
训练神经网络:程序中通过调用train函数对神经网络进行训练。训练过程中,程序会多次迭代计算误差并调整权重和偏置值,以使神经网络的性能逐步提高。 测试神经网络:程序中通过调用test函数对已经训练好的神经网络进行测试,并输出测试结果。 具体来说,该神经网络是一个三层结构的MLP,其中包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出...
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数目: Enter the number of Layers in Neural Network: 4 Enter number of neurons in layer[1]: 2 Enter number of neurons in layer[2]: 4 ...
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数目: 神经网络体系结构将根据给定的规范创建: 所有的权值将在0和1之间随机初始化。 接下来,提供学习率和输入训练示例。下面是XOR逻辑门的真值表。
图-2: MNIST训练数据效果 整个程序的开发设计断断续续用了4个周末的时间,实现难度一般,过程有些简单的认识 1.之所以Python成为深度学习界的标准开发语言,是因为它有很多强大的库和平台,像NumPy、Pytorch、Keras等,写一个神经网络可能只需几十行代码,简单高效,其他语言无可匹及。业界正在研究基于Python语言的编译技术...
下面是一些常见的神经网络C语言库函数: FANN(Fast Artificial Neural Networks):FANN是一个开源的C语言库,用于实现快速的人工神经网络计算。它支持前向传播和反向传播算法,可以用于训练和预测各种类型的数据。 Caffe:Caffe是一个基于C++语言的深度学习框架,但它也提供了C语言的接口。它支持多种神经网络架构和算法,如...
接下来,提供学习率和输入训练示例。下面是XOR逻辑门的真值表。 我们将以上4个输入作为神经网络的训练实例。 Enter the learning rate (Usually 0.15): 0.15 Enter the number of training examples: 4 Enter the Inputs for training example[0]: 0 0 ...