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BP网络的C/C++实现,含有详细代码和例子,适合初学者

于 2022-08-03 发布 文件大小:362.54 kB
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代码说明:

应用背景人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容,相比单个感知器而言,采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面,整个神经网络可以分成三层:输入层,隐藏层,输出层,通过加权线性变换,层与层之间的传递,最终得到输入层的实数值。关键技术 本人根据附件里面的文章编写的反向传播算法代码,里面含有详细的代码注释和文章例子, 可以让初学者深刻理解反向传播算法,适合初学者学习。给出BP算法训练的例子,对单个样本的训练的情况进行编写和验证。 //输入层到隐层的过程 float fNetj[m]; for (int j= 0;j < m; j++){ fNetj[j] = fTheta[n][j]; //这里权值矩阵最后一列是偏置,偏置×1还是偏置,所以直接加上, //后面就不用乘了 for(int i = 0;i < n; i++){ //得到netj 的值 netj= X^V fNetj[j] +=fInputdata[i]*fTheta[i][j]; } fMidResult[j] = 1/(1 + exp(-fNetj[j])); //cout

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    我们有两个相同发电机的声音的振动,可以生成 4 类型的信号 (正弦波,方形,三角形,锯齿) 和改变我们的振动频率。类型的信号,他们的频率可以调整到每个生成器离开对方。例如,第一信号发生器可以生成、 频率为 1000 赫兹和第二个 — — 正弦波、 34 Hz 的频率。如果一个发电机频率 0 Hz 供应,我们只能得到其他发电机的输出信号。然后我们两个的信号到达处理单元和不断变化的信号。这个单元有四种模式-添加信号、 减法、 乘法和除法的信号。因而我们可以我们两个的输入的信号,若要打开另一个,但我们需要的配置。由于模式发电机独立变化和模式信号处理单元也独立地变化,然后我们心中都充满的 68 种不同的模式。给定的设备的 upolyahaye,在非常大的数字 riznomanatnyh 模式下,这种不同于常规发电机产生了 17 倍多模式的值,因此应用领域。到目前为止我们发电机 perevenshuye 其他发电机功能和 lysche 他们比较复杂一点。
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    2023-01-27 10:10:05下载
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