BP(Back Propagation,反向传播)神经网络是一种多层前馈神经网络,它使用反向传播算法进行训练。以下是实现BP神经网络的基本步骤和C语言代码示例: 1. 确定BP神经网络的基本结构和算法原理 BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。算法原理主要包括前向传播和反向传播两个过程:前向传播用于计算网络输出,反向传播...
上一篇 C语言实现上 中介绍了程序实现时定义的一些数据结构、程序执行的流程以及 程序的基本骨架(详情见C语言实现上)。留下了两个关键函数computO(i) 和 backUpdate(i) 没有分析实现,参数 i 代表的是第 i 个样本,本篇我们一起来分析下这两个函数的实现。 BP神经网络输出 函数computO(i) 负责的是通过BP神经...
我们用邻接表法来表示 图1 中的网络,w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重,v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重;与之对应的保存它们两个修正量的数组 dw[Neuron][In] 和 dv[Out][Neuron]。数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出,OutputData[Out] 存储BP神经网络...
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神经网络实现代码C语言 c++ bp神经网络 神经网络算法BP网络的C++实现 头文件CBp.h #ifndef BP_H #define BP_H //初始化相关变量 #define N 4 //学习样本个数 #define IN 2 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目 #define ON 1 //输出层神经元数目...
BP神经网络是神经网络的一种重要类型,它通过反向传播算法进行训练,可以实现对复杂模式的分类和预测等功能。C语言是一种常用的编程语言,它具有高效、稳定和可移植性等特点,被广泛应用于各种领域。在C语言中,可以使用库函数来实现BP神经网络的各种操作,包括前向传播和反向传播等。BP神经网络的核心思想是通过不断地调整...
BP神经网络算法的C语言实现代码 以下是一个BP神经网络的C语言实现代码,代码的详细说明可以帮助理解代码逻辑: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 2 #define OUTPUT_SIZE 1...
BP神经网络C语言实现 #include"iostream.h" #include"iomanip.h" #include"stdlib.h" #include"math.h" #include"stdio.h" #include"time.h" #include"fstream.h" #defineN11//学习样本个数 #defineIN5//输入层神经元数目 #defineHN8//隐层神经元数目 #defineHC3//隐层层数 #defineON3//输出层神经元...
visual studio做BP神经网络 bp神经网络c语言实现,目录实验内容描述BP算法主要过程算法代码实现实验内容描述实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络,输入层为,有n个神经元节点,输出层具有m个神经元,网络输出为,隐含层具有k个神经元,采用BP学习算法训练神经网络。BP
神经网络BP算法C语言实现 FILE*fp1,*fp2,*fp3,*fp4; voidinit(void); voidstartleaning(void); voidtestsample(void); voidreadw(void); voidreadt(void); voidwritew(void); floatsigmoid(floata); doubleranu(void); voidinit(void) { intmin,max; ...