1.定义神经网络类 根据本人的理解,输入层只有自变量,所以定义神经网络类的时候没有把输入层计算在内,方便程序编写. 每一层神经元包含的变量有输入x;偏置b;参数w;输出a,每一层的输出a同时也是下一层的输入x.如果神经网络不具备学习功能,仅用这些参数就够了. 每层神经元用于学习的变量有净输出值z,这个值用于计...
随着层数的增加,我们看到输出值迅速向0靠拢,在后几层中,几乎所有的输出值 x 都很接近0!回忆优化神经网络的back propagation算法,根据链式法则,gradient等于当前函数的gradient乘以后一层的gradient,这意味着输出值 x 是计算gradient中的乘法因子,直接导致gradient很小,使得参数难以被更新! 让我们将初始值调大一些,均值...
神经网络中的计算几乎都可以用矩阵计算的形式表示,这也是我用OpenCV的Mat类的原因之一,它提供了非常完善的、充分优化过的各种矩阵运算方法;另一个原因是我最熟悉的库就是OpenCV...有很多比较好的库和框架在实现神经网络的时候会用很多类来表示不同的部分。比如...
首先,我们需要定义输入层、隐藏层和输出层的大小。在本例中,输入层包含两个神经元(分别表示X和Y),隐藏层包含四个神经元,输出层包含一个神经元。 #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 4 #define OUTPUT_SIZE 1 接着,我们定义sigmoid函数作为激活函数,该函数可以将神经元的输出压缩到0到1之间。 double s...
2、b;/ 精度控制参数int LoopCout; / 最大循环次数 bp_nn;double fnet(double net) /Sigmoid 函数 ,神经网络激活函数return 1/(1+exp(-net);int InitBp(bp_nn *bp) / 初始化 bp 网络printf(" 请输入隐层节点数,最大数为100:n");scanf("%d", &(*bp).h);printf(" 请输入学习率: n");scanf...
英语原文:Building Neural Network Framework in C using Backpropagation 翻译:雷锋字幕组(Mr.水方子) 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...
C语言是一种高级编程语言,具有广泛的应用领域和强大的计算能力。本文将介绍如何使用C语言来实现人工神经网络,并探讨其应用和优势。 一、人工神经网络简介 人工神经网络是由大量的人工神经元组成的网络结构,其中每个神经元都与其他神经元相连。每个神经元接收一组输入信号,并通过权重和激活函数来计算输出。神经网络通过不...
0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 办公文档--工作总结 文档标签: 神经网络c语言实现 系统标签: outputcodeinputvaluesigmoidfunction神经originalsignaldouble #include"stdio.h"#includeconstdoublee=2.7182818;//设置一个神经网络//有一个隐藏层(含有两个节点)//输出层有一个节点//输入数据是二维(两个节点)//...
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~ ...
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。