C语言实现神经网络：Sigmoid激活函数与初始化

"神经网络C语言实现" 在神经网络领域，C语言是一种常见的实现选择，因为它的高效性和灵活性。这个代码示例展示了如何用C语言编写一个简单的前馈反向传播（BP）神经网络。BP神经网络是多层感知器（MLP）的一种，它通过迭代调整权重来最小化预测输出与期望输出之间的误差。 首先，定义了几个常量，如`OUT_COUT`（输出向量维数，2）、`IN_COUT`（输入向量维数，3）和`COUT`（样本数量，6），这些常量用于决定神经网络的架构。 接着，定义了一个名为`bp_nn`的结构体，它包含了神经网络的结构和参数： - `h`: 实际使用的隐藏层的数量。 - `v[IN_COUT][50]`: 隐藏层的权值矩阵，每个输入连接到最多50个隐藏节点。 - `w[50][OUT_COUT]`: 输出层的权值矩阵，每个隐藏节点连接到所有输出节点。 - `a`: 学习率，决定了每次权重更新的幅度。 - `b`: 精度控制参数，通常用于控制停止训练的条件。 - `LoopCout`: 最大循环次数，即最大训练迭代次数。 `fnet`函数是Sigmoid激活函数，其数学表达式为`1 / (1 + exp(-net))`，它将网络的净输入转换为0到1之间的输出，用于非线性变换。 `InitBp`函数用于初始化神经网络。它提示用户输入以下参数： - 隐藏层节点数。 - 学习率。 - 精度控制参数。 - 最大循环次数。 然后，该函数随机初始化权重矩阵`v`和`w`，使用`rand()`函数生成[0, 1)范围内的随机数。 `TrainBp`函数是神经网络的训练过程，它接受输入样本`x[COUT][IN_COUT]`和理想输出`y[COUT][OUT_COUT]`。训练过程中，神经网络会通过反向传播算法更新权重，以减少预测输出与理想输出的误差。这里没有给出完整的训练循环，但通常会包含前向传播、误差计算和权重更新等步骤。 总结来说，这段代码展示了如何在C语言中构建一个基础的BP神经网络模型，包括网络结构的定义、初始化以及训练流程的框架。实际应用时，还需要添加完整的训练循环、误差计算和权重更新的逻辑。同时，为了优化性能和防止过拟合，可以考虑引入正则化、动量法或者学习率衰减等策略。