vs 2017 c++以第一个有输入层点数为3，第一个隐藏层点数为3，第二个隐藏层点数为2，输入层点数为3的bp神经网络为例，讲例bp函数以算法解说

好的，很高兴为您回答这个问题。

首先，您提到的 "bp" 是指反向传播算法（Back-Propagation），它是用于训练神经网络的一种常用算法。现在，让我们来解释一下如何应用反向传播算法来训练一个有输入层为3，第一个隐藏层点数为3，第二个隐藏层点数为2，输出层为1的神经网络。

算法步骤如下：

1. 初始化神经网络的权重和偏移

我们可以随机生成小数来初始化权重和偏移。对于输入层到第一个隐藏层的权重，我们需要一个3x3的矩阵，对于第一个隐藏层到第二个隐藏层的权重，我们需要一个3x2的矩阵，对于第二个隐藏层到输出层的权重，我们需要一个2x1的矩阵。偏移量可以是一个1x3的向量，一个1x2的向量和一个值。

2. 前向传播

将输入向量传递进网络中，通过第一层到第二层和第二层到第三层的矩阵乘积和偏移量来计算输出。这个输出可以用以下公式表示：

$Z_{1} = X.W_{1} + b_{1}$

$H1 = tanh(Z_{1})$

$Z_{2} = H1.W_{2} + b_{2}$

$y_{pred} = sigmoid(Z_{2})$

其中，$X$是输入向量，$W_{1}$，$W_{2}$是权重矩阵，$b_{1}$，$b_{2}$是偏移向量，$H1$是第一个隐藏层的激活值，$y_{pred}$是输出。

3. 计算损失

为了训练网络，我们需要定义一个损失函数。这里我们使用二次损失函数，公式为：

$J(w,b) = \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{n} (y_{i} - y_{pred,i})^{2}$

其中，$n$是训练样本数量，$y_{i}$是实际输出，$y_{pred,i}$是预测输出。

4. 反向传播

现在，我们需要计算每个权重和偏移量的梯度，这个过程通常被称为反向传播。我们将使用链式法则来计算梯度，即从输出层向后传递梯度。

对于权重和偏移量的梯度，我们可以使用以下公式进行计算：

$dZ_{2} = y_{pred} - y$

$dW_{2} = H1^{T} . dZ_{2}$

$db_{2} = \sum dZ_{2}$

$dH1 = dZ_{2} . W_{2}^{T}$

$dZ_{1} = dH1 \odot (1 - H1^{2})$

$dW_{1} = X^{T} . dZ_{1}$

$db_{1} = \sum dZ_{1}$

其中，$\odot$ 表示元素乘积。

5. 更新权重和偏移量

现在我们可以使用上面计算的梯度来更新权重和偏移量了。更新方程式如下：

$W_{1} = W_{1} - \alpha . dW_{1}$

$b_{1} = b_{1} - \alpha . db_{1}$

$W_{2} = W_{2} - \alpha . dW_{2}$

$b_{2} = b_{2} - \alpha . db_{2}$

其中，$\alpha$是学习率。

6. 重复步骤2到步骤5，直到我们的模型收敛，或者达到了我们定义的训练迭代次数。

以上就是构建一个有输入层为3，第一个隐藏层点数为3，第二个隐藏层点数为2，输出层为1的神经网络，并使用反向传播算法训练的全过程。希望对您有帮助。