写一段ann图片分类代码
时间: 2023-04-05 22:00:52 浏览: 72
好的,以下是一段基于ANN的图片分类代码:
```
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
// 定义神经网络结构体
struct NeuralNetwork {
vector<vector<double>> weights; // 权重矩阵
vector<double> biases; // 偏置向量
int inputSize; // 输入层大小
int hiddenSize; // 隐藏层大小
int outputSize; // 输出层大小
// 构造函数
NeuralNetwork(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
this->inputSize = inputSize;
this->hiddenSize = hiddenSize;
this->outputSize = outputSize;
// 初始化权重矩阵和偏置向量
weights.resize(2);
weights[0].resize(hiddenSize, inputSize);
weights[1].resize(outputSize, hiddenSize);
biases.resize(2);
biases[0] = 0.1;
biases[1] = 0.1;
}
// 激活函数
double sigmoid(double x) {
return 1 / (1 + exp(-x));
}
// 前向传播
vector<double> forward(vector<double> input) {
vector<double> hidden(hiddenSize);
vector<double> output(outputSize);
// 计算隐藏层输出
for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {
double sum = 0;
for (int j = 0; j < inputSize; j++) {
sum += weights[0][i][j] * input[j];
}
hidden[i] = sigmoid(sum + biases[0]);
}
// 计算输出层输出
for (int i = 0; i < outputSize; i++) {
double sum = 0;
for (int j = 0; j < hiddenSize; j++) {
sum += weights[1][i][j] * hidden[j];
}
output[i] = sigmoid(sum + biases[1]);
}
return output;
}
};
int main() {
// 假设有一张28x28的灰度图像
vector<double> input(784);
// 初始化神经网络
NeuralNetwork nn(784, 128, 10);
// 前向传播
vector<double> output = nn.forward(input);
// 输出分类结果
int maxIndex = 0;
double maxValue = output[0];
for (int i = 1; i < 10; i++) {
if (output[i] > maxValue) {
maxIndex = i;
maxValue = output[i];
}
}
cout << "分类结果为:" << maxIndex << endl;
return 0;
}
```