BP神經網路演算法實現

//bp神經網路演算法實現

#include #include #include #include #define nh 3 /*輸入層*/
#define ni 4 /*隱層*/
#define nj 1 /*輸出層*/
#define nk 100 /*樣本容量*/
#define test 70 /*測試集容量*/
#define nr 0.7 /*學習效率*/
#define eps 0.00001
float x[nk][nh],d[nk][nj],whi[nh][ni],wij[ni][nj],thi[ni],thj[nj];
int h,i,j,k,ff; 
float xmin[nh],xmax[nh],dmin[nj],dmax[nj]; 
file *fp1,*fp2,*fp3,*fp4; 
void init(void); 
void startleaning(void);
void testsample(void); 
void readw(void); 
void readt(void);
void writew(void); 
float sigmoid(float a); 
double ranu(void); 
char filename1=;
void init(void) 
for(k=0;kx[max][h]) max=k; 
} xmin[h]=x[min][h]; 
xmax[h]=x[max][h]; 
for(k=0;kd[max][j]) 
max=k; 
} dmin[j]=d[min][j]; 
dmax[j]=d[max][j]; 
for(k=0;k1.0) 
return(xrand/m); 
else 
}/*----------------------------------*/ 
void main() }
fclose(fp1); 
fclose(fp2);
fclose(fp3);
fclose(fp4);
getch();
}

BP神經網路演算法

bp神經網路是一種基於有監督的學習，使用非線性可導函式作為傳遞函式的前饋神經網路。一 模型 bp神經網路由輸入層 隱含層 輸出層組成。訓練過程分為網路輸入訊號正向傳播和誤差訊號反向傳播，按有監督學習方式進行訓練。1 相鄰層之間結點的連線有乙個權重wij，其值在 1,1 之間 2 每乙個神經單元都有一...

BP神經網路演算法

bp back propagation 神經網路是在1986年被rumelhart與mccelland等科學家提出的概念，正如名字所說，它是一種back propagation型的網路，它將訓練誤差進行逆向傳播，通過前饋的方式不斷修正網路中各神經元的權值，而進行自身學習的。bp神經網路拓撲結構包含有...

神經網路BP演算法

def seed d,q,l d代輸入層神經元個數，q代表隱層神經元的個數，l代表輸出層元素的個數，該函式用來初始化權重和閾值 v np.array random.random for i in range q for j in range d 初始化輸入層到隱層權重 print v w np.ar...