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BP网络的C/C++实现,含有详细代码和例子,适合初学者

于 2022-08-03 发布 文件大小:362.54 kB
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代码说明:

应用背景人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容,相比单个感知器而言,采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面,整个神经网络可以分成三层:输入层,隐藏层,输出层,通过加权线性变换,层与层之间的传递,最终得到输入层的实数值。关键技术 本人根据附件里面的文章编写的反向传播算法代码,里面含有详细的代码注释和文章例子, 可以让初学者深刻理解反向传播算法,适合初学者学习。给出BP算法训练的例子,对单个样本的训练的情况进行编写和验证。 //输入层到隐层的过程 float fNetj[m]; for (int j= 0;j < m; j++){ fNetj[j] = fTheta[n][j]; //这里权值矩阵最后一列是偏置,偏置×1还是偏置,所以直接加上, //后面就不用乘了 for(int i = 0;i < n; i++){ //得到netj 的值 netj= X^V fNetj[j] +=fInputdata[i]*fTheta[i][j]; } fMidResult[j] = 1/(1 + exp(-fNetj[j])); //cout

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