BP神经网络的C语言代码
时间: 2024-08-12 14:05:32 浏览: 34
编写完整的BP神经网络C语言代码会非常长,因为这涉及到复杂的数学运算和内存管理。下面是一个简化版的示例,展示了BP神经网络的基本结构和训练循环的核心部分。请注意,这个例子仅适用于理解框架,实际应用需要优化和详细设计:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 简化版的sigmoid函数
double sigmoid(double x) {
return 1 / (1 + exp(-x));
}
// 激活函数和导数
void activation_and_derivative(Node* neuron, Layer* prev_layer, double learning_rate) {
double output = sigmoid(neuron->weight * prev_layer->neurons[prev_layer->size - 1].output + neuron->bias);
// 更新权重和偏置
neuron->weight += learning_rate * (output - neuron->desired_output) * prev_layer->neurons[prev_layer->size - 1].output * sigmoid_prime(output);
neuron->bias += learning_rate * (output - neuron->desired_output);
}
// 前向传播
void forward_propagation(Layer* input_layer, Layer* hidden_layer, Layer* output_layer) {
for (int i = 0; i < input_layer->size; ++i) {
activation_and_derivative(&input_layer->neurons[i], NULL, learning_rate);
// 隐藏层和输出层类似
}
}
// 反向传播简化版本
void backpropagation(Layer* output_layer, double desired_output) {
for (int i = 0; i < output_layer->size; ++i) {
output_layer->neurons[i].desired_output = desired_output;
activation_and_derivative(&output_layer->neurons[i], &input_layer, learning_rate);
}
// 再对隐藏层做同样的事情
}
// 主函数
int main() {
// 初始化网络结构...
// 循环训练数据集
while (training_iterations > 0) {
forward_propagation(input_layer, hidden_layer, output_layer);
backpropagation(output_layer, target_output);
training_iterations--;
}
return 0;
}
```
这个示例假设了单隐藏层的网络,只包含输入层、隐藏层和输出层。实际上,一个完整的BP神经网络可能包含更多层次和复杂连接。为了实现完整版本,你需要处理更多细节,如权重矩阵、多层遍历、误差传播等。如果您有关于具体实现部分的问题,我会很乐意帮助解答:
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