BP神经网络的C语言代码

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：

#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：