C++实现神经BP神经网络

本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 BP.h #pragma once #include<vector> #include<stdlib> #include<time> #include<cmath> #include<iostream> using std::vector; using std::exp; using std::cout; using std::endl; class BP { private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//学习率 double allowError;//允许 【C++实现神经BP神经网络】是通过编程语言C++来构建一个反向传播(Backpropagation)算法的神经网络模型。反向传播是监督学习中的一种常用算法，主要用于多层感知器的学习，通过梯度下降法更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数，从而提高网络的预测准确性。 在提供的代码中，定义了一个名为`BP`的类，它包含了神经网络的核心组件和方法。以下是这个类的关键组成部分： 1. **成员变量**： - `studyNum`：表示允许的学习次数，即网络迭代的最大次数。 - `h`：学习率，决定了权重和偏置更新的速度。 - `allowError`：允许的误差，当网络的误差小于这个值时，学习过程结束。 - `layerNum`：存储每一层神经元的数量，不包括输入层。 - `w`：权重矩阵，用于连接不同层的神经元。 - `dw`：权重增量，用于更新权重。 - `b`：偏置向量，每个神经元都有自己的偏置。 - `db`：偏置增量，用于更新偏置。 - `a`：节点值，存储每一层神经元的激活值。 - `x`：输入向量，神经网络的输入数据。 - `y`：期望输出，神经网络的目标输出。 2. **初始化方法**： - `iniwb()`：初始化权重`w`和偏置`b`。 - `inidwdb()`：初始化权重增量`dw`和偏置增量`db`。 3. **激活函数**： - `sigmoid(double z)`：使用Sigmoid函数作为激活函数，将线性不可分的输入转换为非线性特征。 4. **核心运算方法**： - `forward()`：前向传播，计算从输入到输出的整个网络的激活值。 - `backward()`：后向传播，计算误差梯度并更新权重和偏置。 - `Error()`：计算网络的总误差，通常使用均方误差（MSE）或交叉熵误差。 5. **构造函数和成员函数**： - 构造函数`BP()`和`BP(vector<int>const& layer_num, vector<vector<double>>const & input_a0, vector<vector<double>> const & output_y, double hh, double allerror, int studynum)`：用于创建`BP`对象并设置网络结构、输入数据、期望输出、学习参数等。 - `setLayerNumInput()`：设置网络的层数和输入数据。 - `setOutputy()`：设置期望输出。 - `setHErrorStudyNum()`：设置学习率、允许误差和学习次数。 - `run()`：运行整个BP神经网络的学习过程。 - `predict(vector<double>& input)`：使用已经训练好的网络对新的输入数据进行预测。 6. **析构函数`~BP()`**：用于清理类的资源。 通过这个`BP`类，可以构建一个自定义的神经网络模型，并根据提供的输入数据和期望输出进行训练。训练完成后，可以使用`predict`函数对未知数据进行预测，以实现分类或回归任务。在实际应用中，还需要根据具体问题调整网络结构（如层数和每层神经元数量）、学习参数（如学习率、允许误差和最大迭代次数），以及优化策略（如动量法、学习率衰减等）以提高模型的性能。