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C++实现简单BP神经网络

这篇文章主要为大家详细介绍了C++实现简单BP神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下

实现了一个简单的BP神经网络

使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果

使用了25个样本,一共训练了1万次。

该神经网络有两个输入,一个输出端

下图是训练效果,data是训练的输入数据,temp代表所在层的输出,target是训练目标,右边的大图是BP神经网络的测试结果。

以下是详细的代码实现,主要还是基本的矩阵运算。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#define uint unsigned short
#define real double

#define threshold (real)(rand() % 99998 + 1) / 100000

// 神经网络的层
class layer{
private:
 char name[20];
 uint row, col;
 uint x, y;
 real **data;
 real *bias;
public:
 layer(){
 strcpy_s(name, "temp");
 row = 1;
 col = 3;
 x = y = 0;
 data = new real*[row];
 bias = new real[row];
 for (uint i = 0; i row = row;
 this->col = col;
 this->x = 0;
 this->y = 0;
 this->data = new real*[row];
 this->bias = new real[row];
 for (uint i = 0; i  10e-6){
   result = false;
   break;
  }
  }
 }
 return result;
 }
 void randomize(){
 for (uint i = 0; i 
#include "network.h"

void main(){
 FILE file;
 FILE *fp = &file;
 // 读取状态
 fopen_s(&fp, "Text.txt", "r");
 network net(fp);
 fclose(fp);
 initgraph(600, 320);
 net.train();
 // 保存状态
 fopen_s(&fp, "Text.txt", "w");
 net.save(fp);
 fclose(fp);
 getchar();
 closegraph();
}

上面这段代码是在2016年初实现的,非常简陋,且不利于扩展。时隔三年,我再次回顾了反向传播算法,重构了上面的代码。

最近,参考【深度学习】一书对反向传播算法的描述,我用C++再次实现了基于反向传播算法的神经网络框架:Github: Neural-Network。该框架支持张量运算,如卷积,池化和上采样运算。除了能实现传统的stacked网络模型,还实现了基于计算图的自动求导算法,目前还有些bug。预计支持搭建卷积神经网络,并实现【深度学习】一书介绍的一些基于梯度的优化算法。

欢迎感兴趣的同学在此提出宝贵建议。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。


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sir栖云_888
这个家伙很懒,什么也没留下!
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