BP网络不仅含有输入节点和输出节点,而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐藏节点,经过作用后,再把隐藏节点的输出信息传递到输出节点,最后给出输出结果。节点的激发函数一般选用 S 型函数。 反向传播(back-propagation,BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。由于BP算法过程...
一、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。它通过学习样本数据,不断调整各层之间的连接权重和偏置项,使得网络的输出尽可能接近目标输出。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...
intmain() {inta[] = {1,20,20,1};//4层神经元,数量分别为1,20,20,1doublein[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 = ...
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...
BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络,是一种应用十分广泛的神经网络。 BP 神经网络主要可以解决以下两种问题: 分类问题:用给定的输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量的合理分类。
BP神经网络的头文件: #pragma once #include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <stdlib.h> #include using namespace std; #define innode 2 //输入结点数 #define hidenode 4 //隐含结点数 #define hidelayer 1 //隐含层数 #define out...
BP神经网络输出 函数computO(i) 负责的是通过BP神经网络的机制对样本 i 的输入,预测其输出。回想BP神经网络的基本模型(详情见基本模型)对应的公式(1)还有 激活函数对应的公式(2): 在前篇设计的BP神经网络中,输入层与隐藏层权重对应的数据结构是w[Neuron][In],隐藏层与输出层权重对应的数据结构是v[Out][Neuron...
用C / C ++实现BP神经网络 缘起 最近跟着老师在学习神经网络,为了更加深刻地理解这个黑盒,我打算自己用C/C++将其实现一遍。今天忙活了好一会儿,终于实现了一个BP神经网络,后期还会陆续实现CNN神经网络之类的,也会发上来和大家一起分享的~ 因为最近比较忙,所以这里直接放代码了,关于一些原理以及自己的一点见解会在...
最近跟着老师在学习神经网络,为了更加深刻地理解这个黑盒,我打算自己用C/C++将其实现一遍。今天忙活了好一会儿,终于实现了一个BP神经网络,后期还会陆续实现CNN神经网络之类的,也会发上来和大家一起分享的~ 因为最近比较忙,所以这里直接放代码了,关于一些原理以及自己的一点见解会在有空的时候整理出来的~ ...
(1)用C语言编程实现前向NN的BP算法 解: (1.1)开发思路 本文选用2层神经网络,包括隐含层1层,输出层1层,来设计BP神经网络。 本文隐含层和输出层的激活函数选用Sigmoid函数, 其函数曲线如下所示: 由奇偶检验问题的定义: 可定义如下分类函数: 其中y为BP神经网络的输出值,Y为分类结果。