在上述代码中,init_network()函数用于初始化神经网络的权重和偏置,forward()函数用于进行前向传播计算,sigmoid()函数用于计算sigmoid函数,softmax()函数用于计算softmax函数。最后,我们通过调用init_network()和forward()函数来计算输入x=[1.0, 0.5]时的输出结果。输出结果是一个长度为2的数组,表示两个输出神经元的...
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...
用C语言手写一个神经网络 该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include #include #include #include "config.h" #include "dataset.h" #include "nn.h" int network...
机器学习的许多最新进展(如使用数据进行预测)已通过深度神经网络得到实现。例如,Microsoft Cortana 和 Apple Siri 中的语音识别,以及有助于实现无人驾驶汽车的图像识别。 深度神经网络 (DNN) 为常规术语,还有多个变体,包括递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)。我在本文中介绍的 DNN 最基本形式没有特殊名...
该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "config.h" ...
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(反向传播)神经网络是一种常用的神经网络模型,它具有强大的学习和预测能力,被广泛应用于各种问题。在C语言中,通过库函数可以实现BP神经网络的高效实现和调用。本文将重点介绍C语言BP神经网络库函数的应用和实现。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,它通过反向传播算法进行训练和学习。该算法通过计算输出层和目标值...
initNet():用来初始化神经网络 initWeights():初始化权值矩阵,调用initWeight()函数 initBias():初始化偏置项 forward():执行前向运算,包括线性运算和非线性激活,同时计算误差 backward():执行反向传播,调用updateWeights()函数更新权值。 这些函数已经是神经网络程序核心中的核心。剩下的内容就是慢慢实现了,实现的...
用一组样本逐个输入神经网络; 通过前向传播得到一个输出值; 比较实际输出与理想输出,计算正确率。 test()函数的实现如下: 这里在进行前向传播的时候不是直接调用forward()函数,而是调用了predict_one()函数,predict函数的作用是给定一个输入,给出想要的输出值。其中包含了对forward()函数的调用。还有就是对于神经网...
VisuaJe++通过调用Mat;lab神经网络工具箱的方法,调甩训练好的神经网络,实现Visuale++与Matlab之网的调用。Visuale++-Mat;lab;神经网络1引言Mat_lab是CleveMoler博士和他的同事共同开发的一个软件,采用矩阵(MATRIX)~N实验室(LABORATORY)的头三个字母的组合。它是一个跨平台的科学计算环境,以其强大的计算和绘图功能...