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...
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...
1、BP神经网络算法的C语言实现代码/BP神经网络算法语言版本/VS2010下,无语法错误,可直接运行添加了简单注释欢迎学习交流#include <stdlib.LayerNum>#include <math.LayerNum>#include <stdio.LayerNum>#include # define N_Out 2/输出向量维数# define N_In 3输入向量维数# define N_Sample 6 样本数量/BP人工...
#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 double P[IN]; //单个样本输入数据 double T[ON]; //单个样本教师数据 double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值...
}while(c<TrainC && e/Data>0.01); } 其中的函数,computO(i) (O是output缩写)计算BP神经网络预测第 i 个样本的输出也就是第一个过程。backUpdate(i) 是根据预测的第 i 个样本输出对神经网络的权重进行更新,e用来监控误差。 到这里,我们整体回顾来看,BP神经网络程序实现的骨架已经介绍完了,训练过程中核心的...
在C语言中,可以通过库函数来实现BP神经网络。C语言的库函数具有高效、易用、可移植等特点,可以帮助我们更方便地实现神经网络。在C语言的库函数中,我们可以使用各种数学函数、排序函数、数组操作函数等来实现神经网络的各个部分,例如输入层、隐藏层、输出层等。具体来说,我们可以使用以下C语言库函数来实现BP神经网络:...
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...
(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。
BP神经网络分类算法C语言 bp神经网络c语言实现,LCCBPNETnet;//结构体,神经网络的一些参数net.nIn=2;net.nHidden=3;net.nOut=1;net.loopTimes=2000;net.eta=0.6;net.mc=0.8;net.tolerance=0.01;