如果要用bp神经网络实现对像素为5*5的字符的识别,切要使用c++预语言实现,代码是什么
时间: 2023-04-03 12:01:34 浏览: 72
您好,以下是使用 C 语言实现对 5*5 像素字符识别的 BP 神经网络代码示例:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define INPUT_SIZE 25 // 输入层节点数
#define HIDDEN_SIZE 10 // 隐藏层节点数
#define OUTPUT_SIZE 3 // 输出层节点数
// sigmoid 函数
double sigmoid(double x) {
return 1. / (1. + exp(-x));
}
// sigmoid 函数的导数
double sigmoid_derivative(double x) {
return x * (1. - x);
}
int main() {
// 初始化输入数据
double input[INPUT_SIZE] = {
1, 1, 1, 1, 1,
1, , , , 1,
1, , , , 1,
1, , , , 1,
1, 1, 1, 1, 1
};
// 初始化输出数据
double output[OUTPUT_SIZE] = {1, , };
// 初始化权重矩阵
double w1[INPUT_SIZE][HIDDEN_SIZE];
double w2[HIDDEN_SIZE][OUTPUT_SIZE];
for (int i = ; i < INPUT_SIZE; i++) {
for (int j = ; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
w1[i][j] = ((double)rand() / RAND_MAX) * 2. - 1.;
}
}
for (int i = ; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
for (int j = ; j < OUTPUT_SIZE; j++) {
w2[i][j] = ((double)rand() / RAND_MAX) * 2. - 1.;
}
}
// 初始化偏置向量
double b1[HIDDEN_SIZE] = {};
double b2[OUTPUT_SIZE] = {};
// 初始化学习率和迭代次数
double learning_rate = .1;
int max_iter = 10000;
// 训练 BP 神经网络
for (int iter = ; iter < max_iter; iter++) {
// 前向传播
double hidden[HIDDEN_SIZE] = {};
double output_hat[OUTPUT_SIZE] = {};
for (int j = ; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
for (int i = ; i < INPUT_SIZE; i++) {
hidden[j] += input[i] * w1[i][j];
}
hidden[j] += b1[j];
hidden[j] = sigmoid(hidden[j]);
}
for (int k = ; k < OUTPUT_SIZE; k++) {
for (int j = ; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
output_hat[k] += hidden[j] * w2[j][k];
}
output_hat[k] += b2[k];
output_hat[k] = sigmoid(output_hat[k]);
}
// 反向传播
double delta2[OUTPUT_SIZE] = {};
double delta1[HIDDEN_SIZE] = {};
for (int k = ; k < OUTPUT_SIZE; k++) {
delta2[k] = (output[k] - output_hat[k]) * sigmoid_derivative(output_hat[k]);
for (int j =