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,...
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...
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。•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0...
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。
一、Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙,直接开始 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...
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 ...
分别单击神经网络和C5.0节点对话框中的“执行”按钮,执行过程完毕,如下图所示管理器窗口右上部的“模型”选项卡会闪烁,提示两个新的模型节点已经产生,其中一个是神经网络模型,一个是C5.0模型。 Step9 将模型节点加入流中,同时加入一个分析节点,并将变项文件节点导入的数据集改为COND2n,以便测试训练后的网络,如...
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,如卷积神经网络、循环神经网络等。 TensorFlow...