亦可參看：
或原理解釋:
我的網路結構：
sigmoid及其導數：
sigmoid梯度計算：
bp過程：
三層nn的梯度下降推導：
ann的表示：
ann設定為3層網路，每層的神經元數量為784-100-10.
#define n0n 784
#define n1n 100
#define n2n 10
struct neuronode
;float pic[28*28]=;
neuronode node0[n0n];
neuronode node1[n1n];
neuronode node2[n2n];
float w01[n0n][n1n]=;
float w12[n1n][n2n]=;
ann的影象儲存在pic[28*28]的陣列裡
主要函式：
//神經網路初始化
void canndlg::initnet()
} fclose(pf); //關閉檔案
free(pchbuf); //釋放空間
}//單個的訓練
void canndlg::train(cstring img_path, int targetnum, int ordernum)
//bp的前向過程
void canndlg::bpforward()
{ int i,j,k;
//得到輸入層
for(i=0;i1層
for(j=0;j2層
for(j=0;j
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