本文只用 Sigmoid 函数,下图给出了 Sigmoid 函数图像。 现在神经元模型的结构比较清楚了,下面看看如何计算模型的输出。通过给定的权重对输入进行加权求和后(默认加上偏置 Bias),再将得到的和作为参数输入一个激活函数,得到的激活函数的输出值即为神经元的输出。 对应的数学公式如下: 下面举个例子来说明一下计算输出的过程
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,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...
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...
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神经网络鲜明的特点自然是他的神经网络,不过再继续深入就会遇到繁琐的数学运算和一堆专业术语,因此我要先大致介绍一下。 1.输入层、隐含层、输出层 神经网络有三大层,两层之间都是全连接关系,连接的边上都会赋予权重。 输入层:一般来说,输入有多少维度,输入层就有多少节点。例如本实验的数据集一组记录有64个输...
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...
github地址使用C++实现的最简单的人工神经网络,包含梯度下降的反向传播算法(BP)。内有部分注释,适合初学学习。至于为什么不用python?还是觉得从最底层(矩阵运算)写比较能加深印象和对算法的理解。(绝对不是因为我不会写python) 警告,此代码仅为初学学习之用,请勿用作任何工程项目!
函数backUpdate(i) 负责的是将预测输出的结果与样本真实的结果进行比对,然后对神经网络中涉及到的权重进行修正,也这是BP神经网络实现的关键所在。如何求到对于 w[Neuron][In] 和 v[Out][Neuron] 进行修正的误差量便是关键所在!误差修正量的求法在基本模型一文中数学分析部分有解答,具体问题具体分析,落实到我们设...
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...