C++实现的BP神经网络算法教程:示例与权值更新

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本文档主要介绍了如何使用C++实现Back Propagation (BP) 算法,这是一种经典的神经网络训练算法,用于解决多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)的前向传播和反向传播过程。BP算法主要用于非线性函数逼近和分类问题。 在提供的代码片段中,首先定义了一些关键常量,如输入节点数(IN),隐藏节点数(HN) 和输出节点数(ON),这些数量由N, IN, HN 和 ON 常量控制。数据结构`Study_Data`用于存储训练样本,每个样本包括输入值(input)和期望输出(teach),而`Test_Data`则存储测试样本。权重矩阵`W`和`V`用于表示神经网络的连接强度,初始化时存储了旧的权重值`old_W`和`old_V`,以进行学习过程中的权重更新。 在`Start_Show()`函数中,程序会清屏并显示欢迎信息,以及程序的基本介绍。接下来是BP算法的核心部分: 1. **前向传播**:通过`Calculate()`函数,计算隐藏层和输出层的激活值。这里涉及输入层到隐藏层的线性变换,然后对隐藏层进行非线性激活函数(如sigmoid或tanh)处理,最后将结果传递到输出层。 2. **误差计算**:在输出层,通过比较实际输出`Y`与期望输出`expect`,计算误差值`d_err`和`e_err`,它们分别对应于隐藏层和输出层的误差梯度。 3. **反向传播**:使用链式法则,根据误差梯度更新权重矩阵`W`和`V`。这个过程涉及逐层反向传播误差,从输出层到隐藏层,并对每个权重应用学习率(通过`alpha`参数控制)来调整。 4. **训练过程**:在一个循环中,程序反复进行前向传播、误差计算和反向传播,直至达到预设的停止条件(例如达到特定的迭代次数或误差阈值),或者用户终止训练。 5. **测试阶段**:训练完成后,程序进入测试阶段,将`Test_Data`中的样本输入神经网络,计算输出并与预期值进行比较,评估模型的性能。 6. **文件操作**:代码中提到的`FILE* fp`表明可能涉及到将训练结果或模型参数保存到文件的功能,这在实际开发中可能是为了方便模型的复用或分析。 这个C++实现的BP算法提供了一个完整的训练和测试神经网络的框架,适用于处理二进制分类问题。通过理解并修改这段代码,开发者可以深入了解BP算法的工作原理,并将其应用于实际的机器学习项目中。
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