基于BP神经网络的c语言源代码例子

基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的C语言源代码示例通常包含以下几个步骤：初始化权重、前向传播计算、误差计算、反向传播更新权重以及训练循环。由于这是比较复杂的编程内容，这里提供一个简化版的基本框架：

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

typedef struct {
    double *weights;
    int nodes;
} NeuralNode;

void sigmoid(double x) {
    return 1 / (1 + exp(-x));
}

double derivative_sigmoid(double x) {
    return x * (1 - x);
}

// 假设我们有两层网络，输入层、隐藏层和输出层
NeuralNode* create_neuron(int input_nodes, int hidden_nodes) {
    NeuralNode* node = malloc(sizeof(NeuralNode));
    node->weights = malloc((input_nodes + 1) * sizeof(double)); // 加上偏置节点
    node->nodes = hidden_nodes;
    for (int i = 0; i <= input_nodes; i++) {
        node->weights[i] = rand() / (double)(RAND_MAX); // 初始化随机权重
    }
    return node;
}

void feedforward(NeuralNode* neuron, double* inputs) {
    for (int i = 0; i < neuron->nodes; i++) {
        double sum = 0;
        for (int j = 0; j <= inputs.length(); j++) {
            sum += inputs[j] * neuron->weights[j];
        }
        neuron->output[i] = sigmoid(sum);
    }
}

// 其他辅助函数，如训练函数和反向传播

int main() {
    // 创建神经元结构体实例
    NeuralNode* hidden_node = create_neuron(input_nodes, hidden_nodes);
    NeuralNode* output_node = create_neuron(hidden_nodes, output_nodes);

    // 输入数据处理等...

    while (!stop_training) {
        feedforward(hidden_node, inputs);
        feedforward(output_node, hidden_node->output);
        // 进行误差计算和反向传播更新权重
    }

    free(hidden_node->weights);
    free(hidden_node);
    free(output_node->weights);
    free(output_node);

    return 0;
}

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际应用中需要处理更多细节，比如批量训练、学习率调整、优化算法等。此外，这个例子也没有包含完整的训练过程，实际操作时需要完整实现训练循环，并处理输入数据预处理、错误处理等功能。