C 實現神經BP神經網路

bp.h

#pragma once

#include

#include

#include

#include>

#include

using std::vector;

using std::exp;

using std::cout;

using std::endl;

class bp

;bp.cpp

#include "bp.h"

bp::bp(vectorconst& layer_num, vector>const & input,

vector> const & output_y, dou程式設計客棧ble hh, double allerror,int studynum)

a[0] = input;

studynum = studynum;

}bp::bp()

; a = {};

y = {};

h = 0;

allowerror = 0;

}bp::~bp()

void bp::setlayernuminput(vectorconst& layer_num, vector> const & input)

a[0] = input;

}void bp::setoutputy(vector> const & output_y)

void bp::setherrorstudynum(double hh, double allerror,int studynum)

//初始化權重矩陣

void bp::iniwb() }}

void bp::inidwdb() }}

//啟用函式

double bp::sigmoid(double z)

void bp::forward()

} }}void bp::backward()

//處理剩下層的權重w的增量dw

for (int l = layernum.size() - 2; l > 0; l--) }

} //計算dw與db平均值

for (int l = 0; l < layernum.size() - 1; l++) }

//更新引數w與b

for (int l = 0; l < layernum.size() - 1; l++) }

}double bp::error()

error = error / x[0].size();//求對每一組樣本的誤差平均

error = error / 2;

cout << error << endl;

return error;

}//執行神經網路

void bp::run()

backward();

} if (i == 10000)

cout << "study failed!" << endl;

}vector bp::predict(vector& input)

return a1[layernum.size() - 1];

}驗證程式：

#include"bp.h"

int main()

; vector> input_a0 = };

vector> output_y = };

bp bp(layer_num, input_a0,output_y,0.6,0.001, 2000);

bp.run();

for (int j = 0; j < 30; j++)

; vector output = bp.predict(input);

for (auto i : output)

cout << "j:" << 0.5*j <

輸出：本文標題: c++實現神經bp神經網路

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C 實現神經BP神經網路

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