神经网络在数字识别中的应用C++

神经网络在数字识别中的应用可以使用C++来实现。以下是一个简单的示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 定义神经网络类
class NeuralNetwork {
private:
    std::vector<std::vector<double>> weights; // 权重矩阵
    std::vector<double> biases; // 偏置向量

public:
    NeuralNetwork() {
        // 初始化权重和偏置
        // 这里只是一个示例，实际应用中需要根据具体问题进行初始化
        weights = {{0.1, 0.2, 0.3},
                   {0.4, 0.5, 0.6},
                   {0.7, 0.8, 0.9}};
        biases = {0.1, 0.2, 0.3};
    }

    // 前向传播函数
    std::vector<double> forward(std::vector<double> input) {
        std::vector<double> output;

        // 计算每个神经元的输出
        for (int i = 0; i < weights.size(); i++) {
            double sum = 0.0;
            for (int j = 0; j < input.size(); j++) {
                sum += input[j] * weights[i][j];
            }
            sum += biases[i];
            output.push_back(activationFunction(sum));
        }

        return output;
    }

    // 激活函数（这里使用sigmoid函数作为激活函数）
    double activationFunction(double x) {
        return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
    }
};

int main() {
    // 创建神经网络对象
    NeuralNetwork nn;

    // 输入数据
    std::vector<double> input = {0.5, 0.6, 0.7};

    // 进行前向传播
    std::vector<double> output = nn.forward(input);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < output.size(); i++) {
        std::cout << "Output " << i << ": " << output[i] << std::endl;
    }

    return 0;
}

这个示例展示了一个简单的三层神经网络的前向传播过程，使用了sigmoid函数作为激活函数。你可以根据具体的需求和数据集进行相应的调整和扩展。