arduino编写3*5*3bp神经网络反向传播算法代码及讲解
时间: 2024-03-11 08:21:18 浏览: 15
首先,需要明确的是,Arduino的处理能力比较有限,无法直接进行神经网络的训练。因此,针对Arduino的神经网络通常是预先训练好的,然后将训练好的权重参数加载到Arduino中,进行预测。
以下是一个简单的3x5x3BP神经网络的反向传播算法的代码实现及讲解,其中使用的是Arduino的神经网络库FANN。
```
#include <FANN.h>
// 定义神经网络的结构
const unsigned int num_input = 3;
const unsigned int num_hidden = 5;
const unsigned int num_output = 3;
// 创建一个神经网络对象
FANN::neural_net net;
void setup() {
// 加载预先训练好的神经网络权重参数
net.create_from_file("network.net");
}
void loop() {
// 定义输入向量
fann_type input[3] = {1.0, 0.0, 0.0};
// 运行神经网络,得到输出向量
fann_type* output = net.run(input);
// 输出结果
Serial.print("Output: ");
Serial.print(output[0]);
Serial.print(", ");
Serial.print(output[1]);
Serial.print(", ");
Serial.println(output[2]);
// 等待一段时间,进行下一次预测
delay(1000);
}
```
在上述代码中,我们首先定义了一个3x5x3的BP神经网络结构,然后创建了一个神经网络对象。在setup函数中,我们加载了预先训练好的神经网络权重参数,这里使用的是FANN库提供的create_from_file函数。
在loop函数中,我们定义了一个输入向量,然后调用神经网络对象的run函数进行预测。最后,我们输出了神经网络的输出结果,并等待一段时间进行下一次预测。
需要注意的是,以上代码仅供参考,实际应用中需要根据具体的神经网络结构和数据进行修改。