#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define INPUT_NODES 100 //输入层节点数#define HIDDEN_NODES 50 //隐藏层节点数#define OUTPUT_NODES 10 //输出层节点数#define LEARNING_RATE 0.5 //学习率double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x));}int main() { double input[INPUT_NODES]; double hidden[HIDDEN_NODES]; double output[OUTPUT_NODES]; double weights_ih[INPUT_NODES][HIDDEN_NODES]; double weights_ho[HIDDEN_NODES][OUTPUT_NODES]; double bias_h[HIDDEN_NODES]; double bias_o[OUTPUT_NODES]; //初始化权重和偏置 //... //训练神经网络 //... //测试 //... return 0;}

这段代码是一个简单的三层神经网络的代码框架，可以用于实现手写数字识别等简单的分类问题。以下是代码的注释解释：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define INPUT_NODES 100 //输入层节点数
#define HIDDEN_NODES 50 //隐藏层节点数
#define OUTPUT_NODES 10 //输出层节点数
#define LEARNING_RATE 0.5 //学习率

double sigmoid(double x) {
    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}

int main() {
    double input[INPUT_NODES]; //输入层
    double hidden[HIDDEN_NODES]; //隐藏层
    double output[OUTPUT_NODES]; //输出层
    double weights_ih[INPUT_NODES][HIDDEN_NODES]; //输入层到隐藏层的权重
    double weights_ho[HIDDEN_NODES][OUTPUT_NODES]; //隐藏层到输出层的权重
    double bias_h[HIDDEN_NODES]; //隐藏层的偏置
    double bias_o[OUTPUT_NODES]; //输出层的偏置

    // 初始化权重和偏置
    // ...

    // 训练神经网络
    // ...

    // 测试
    // ...

    return 0;
}

在这个框架中，`sigmoid()` 函数是用来实现 Sigmoid 激活函数的；`main()` 函数中，`input[]`、`hidden[]` 和 `output[]` 分别表示输入层、隐藏层和输出层的节点；`weights_ih[][]` 和 `weights_ho[][]` 分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重；`bias_h[]` 和 `bias_o[]` 分别表示隐藏层和输出层的偏置。在 `main()` 函数中，你可以编写你的代码来实现你想要的神经网络训练和测试功能。