C语言实现基础神经网络与训练优化

本资源是一份C语言实现的神经网络教程，主要针对的是基本的神经网络训练问题。作者通过文件I/O操作，将训练样本存储在`训练样本.txt`中，包括输入数据（P[]）和期望输出（T[]）。神经网络架构设定为包含输入层(IN3)、隐层(HN3)和输出层(ON2)。权重参数被分别保存在`W[]`（输入层到隐层）、`V[]`（隐层到输出层）数组中。 程序的关键部分包括初始化学习样本的结构`Study_Data[]`，用于存放输入和期望输出对；定义了动量因子`alpha`，这是改进型的BP（反向传播）算法中用于加速收敛的参数；以及`Old_WV[]`结构，用于保存每次学习迭代后的旧权值，以便于在改进算法中进行更新。 `Start_Show()`函数负责初始化界面显示，包括欢迎信息和程序功能说明，展示了该程序用户友好的特点。 神经网络的训练过程主要包括以下几个步骤： 1. **输入处理**：读取训练样本文件中的数据，并根据输入数据计算隐层和输出层的输入（X[] 和 Y[]）。 2. **前向传播**：计算隐层的输出（H[]）和输出层的输入（Y[]），使用当前的权重矩阵。 3. **误差计算**：与教师数据（T[]）对比，计算每个样本的误差（d_err[]），并累计到`err_m[]`中。 4. **反向传播**：根据误差梯度，使用改进型BP算法更新权重，即调整`W[]`和`V[]`，这里涉及链式法则和动量法来平滑权重更新。 5. **权值保存**：每次学习迭代后，将新的权值保存到`Old_WV[]`中，便于后续学习过程中的回溯和优化。 6. **循环迭代**：整个过程会重复进行多次，直到达到预设的训练轮数或者满足一定的误差阈值。 通过这个C语言实现，学习者可以理解神经网络的基本原理和计算流程，同时还能练习编程技巧，实现一个简单的神经网络模型。这对于理解和掌握神经网络算法有着实际的操作价值。