// 误差反向传播inty=1;double*target=transfer_to_one_hot(y);doublelayer2_delta[node2];doublelayer1_delta[node1];for(j=0;j<node2;j++){doubleexpected=(double)*(target+j);layer2_delta[j]=(expected-layer2_out[j])*dsigmoid(layer2_out[j]);}for(j=0;j<node1;j++){doubleerror=0.0;...
根据网络输出和目标输出计算损失函数,评估网络的预测误差。 反向传播根据损失函数对每一层的输出进行反向传播,计算每一层参数的梯度。 更新参数根据梯度更新每一层的参数,包括连接权重和偏置项。 迭代优化重复步骤3-6,不断迭代优化网络参数,直到网络的预测误差达到预设的阈值或者迭代次数达到预设的上限。三、C语言实现BP...
至此,神经网络最核心的部分已经实现完毕。剩下的就是想想该如何训练了。这个时候你如果愿意的话仍然可以写一个小程序进行几次前向传播和反向传播。还是那句话,鬼知道我在能进行传播之前到底花了多长时间调试!
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。 我们的目标是建立一个通用的框架,其中的层数和神经元将由用户根据他的要求指定。因...
算法c语言实现神经网络pid控制 用c语言写神经网络 1.前言 深度学习框架给我们带来了很多方便,但是过于依赖框架反而会让我们不知所以然。本篇博客中,我使用C++语言实现了一个简单的神经网络。 2.原理 神经网络由正向传播和反向传播构成。正向传播指的是输入样本数据x,通过一层层网络的计算后得到结果。反向传播值得是...
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。
用C语言从头开始实现一个神经网络 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。
既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神...
详解BP 神经网络基本原理及 C 语言实现 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:...
反向传播:程序中通过调用backward函数实现反向传播算法。在反向传播中,程序首先计算输出层的误差,然后将误差信号向后传递到隐藏层和输入层,最后使用梯度下降算法更新权重和偏置值。 训练神经网络:程序中通过调用train函数对神经网络进行训练。训练过程中,程序会多次迭代计算误差并调整权重和偏置值,以使神经网络的性能逐步提...