C语言实现全连接神经网络的前向传播

全连接神经网络的前向传播包括以下几个步骤：

1. 初始化权重和偏置

在训练神经网络之前，需要对权重和偏置进行初始化。通常情况下，可以随机生成一些小的数作为初始值。

2. 输入数据

将输入的数据作为神经网络的输入。

3. 线性变换

将输入数据与权重进行乘法运算，并加上偏置值。

4. 激活函数

将线性变换的结果输入激活函数中，以产生非线性的响应。常用的激活函数有ReLU、sigmoid和tanh等。

5. 重复以上步骤

将上一层的输出作为下一层的输入，重复执行以上步骤，直到输出最终结果。

下面是C语言实现全连接神经网络的前向传播的示例代码：

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

#define INPUT_SIZE 784
#define HIDDEN_SIZE 256
#define OUTPUT_SIZE 10

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

int main() {
    // 初始化权重和偏置
    float w1[INPUT_SIZE][HIDDEN_SIZE], b1[HIDDEN_SIZE];
    float w2[HIDDEN_SIZE][OUTPUT_SIZE], b2[OUTPUT_SIZE];
    for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
            w1[i][j] = (float)rand() / RAND_MAX - 0.5;
        }
    }
    for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
        b1[i] = (float)rand() / RAND_MAX - 0.5;
        for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) {
            w2[i][j] = (float)rand() / RAND_MAX - 0.5;
        }
    }
    for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
        b2[i] = (float)rand() / RAND_MAX - 0.5;
    }

    // 输入数据
    float input[INPUT_SIZE];
    for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) {
        scanf("%f", &input[i]);
    }

    // 线性变换
    float hidden[HIDDEN_SIZE], output[OUTPUT_SIZE];
    for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
        hidden[i] = 0;
        for (int j = 0; j < INPUT_SIZE; j++) {
            hidden[i] += input[j] * w1[j][i];
        }
        hidden[i] += b1[i];
        hidden[i] = sigmoid(hidden[i]);
    }
    for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
        output[i] = 0;
        for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
            output[i] += hidden[j] * w2[j][i];
        }
        output[i] += b2[i];
    }

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
        printf("%f ", output[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

以上代码仅仅是一个示例，实际应用中还需要考虑批量处理和反向传播等问题。