BP网络不仅含有输入节点和输出节点,而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐藏节点,经过作用后,再把隐藏节点的输出信息传递到输出节点,最后给出输出结果。节点的激发函数一般选用 S 型函数。 反向传播(back-propagation,BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。由于BP算法过程...
intmain() {inta[] = {1,20,20,1};//4层神经元,数量分别为1,20,20,1doublein[1] = {0.9};//训练样本输入1doublein1[1] = {0.1};//训练样本输入2doublein2[1] = {0.5};//训练样本输入3doubleout[1] = {0.1};//理想输出//神经网络训练目标://输入任意值,输出0.1BPNetWork* network = ...
在实际应用中,BP神经网络可以应用于各种领域,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。例如,可以使用BP神经网络来进行手写数字识别。通过训练网络来学习手写数字的特征,并生成可以正确识别手写数字的模型。总结来说,“c语言bp神经网络”是指使用C语言实现BP神经网络的计算和编程方法,“神经网络”是指一种模拟人脑神经元网...
BP神经网络 介绍 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...
BP神经网络输出 函数computO(i) 负责的是通过BP神经网络的机制对样本 i 的输入,预测其输出。回想BP神经网络的基本模型(详情见基本模型)对应的公式(1)还有 激活函数对应的公式(2): 在前篇设计的BP神经网络中,输入层与隐藏层权重对应的数据结构是w[Neuron][In],隐藏层与输出层权重对应的数据结构是v[Out][Neuron...
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: 分类问题:用给定的输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量的合理分类。
BP神经网络是目前为止最为成功的神经网络模型之一,本文首先介绍BP神经网络的基本概念和理论推导,最后给出具有训练、仿真及实际拟合功能的C语言实现。 本文的理论部分全部来源于周志华《机器学习》,P97-P106,如…
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...
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...
BP神经网络算法的C语言实现代码//BP神经网络算法,c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_...