基于c++的 bp/cnn神经网络算法(不调用外源库)

BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。而CNN神经网络是一种特殊的神经网络结构，用于图像识别和处理等任务。基于C语言的BP/CNN神经网络算法，主要是用C语言实现这两种神经网络的算法模型，而不依赖于外部库。

在BP神经网络算法中，首先需要构建多层的神经网络结构，包括输入层、隐含层和输出层。然后通过训练样本进行前向传播和反向传播的过程，不断调整网络权重和阈值，以达到不同样本的分类结果。具体实现中，需要编写C语言代码来定义神经网络的结构和参数，并使用数学计算函数实现神经网络的前向传播和反向传播过程。

在CNN神经网络算法中，主要是通过卷积层、池化层和全连接层等组件来实现图像的特征提取和分类。相比于BP神经网络，CNN更适用于图像处理任务。对于基于C语言的CNN算法实现，需要编程上较为复杂的卷积计算和池化操作，同时需要定义合适的激活函数和损失函数来训练模型。

总体来说，基于C语言的BP/CNN神经网络算法的实现，需要对神经网络结构和参数进行定义和调整，并使用数学计算函数实现网络的前向传播和反向传播过程。同时，还需要编写卷积计算和池化操作的代码，并定义激活函数和损失函数来进行训练和优化模型。这些都需要较高的编程和数学功底，但通过逐步实现这些算法，可以更深入理解神经网络的原理和机制。