BpNet.rar_BP神经网络资源-CSDN文库

共1个文件

cpp：1个

版权申诉

169 浏览量 2022-09-19 18:59:54 上传评论收藏 3KB RAR 举报

**BP神经网络详解** BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，它在机器学习领域占据着重要地位。"BPNet.rar_BP神经网络"是一个包含BP神经网络训练源码的压缩包，主要提供了在Visual C++环境下实现BP神经网络训练的功能。 **一、BP神经网络基础** BP神经网络的核心思想是通过反向传播算法来调整网络权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。它通常由输入层、隐藏层和输出层构成，其中隐藏层可以有多个。每个神经元都有一个激活函数，如sigmoid或ReLU，用于非线性转换输入信号。 **二、网络结构** 1. **输入层**：接收原始数据，其节点数量与输入特征数相匹配。 2. **隐藏层**：负责复杂模式的学习，节点数量根据问题复杂度自由选择。 3. **输出层**：生成网络的预测结果，节点数量取决于目标变量的数量。 **三、训练过程** 1. **前向传播**：输入数据从输入层经过隐藏层，再到输出层，每个神经元根据当前权重和激活函数计算输出。 2. **误差计算**：比较网络预测值与实际值，计算损失函数（如均方误差）。 3. **反向传播**：从输出层开始，按照链式法则计算每个权重的梯度，然后更新权重以减小损失。 4. **重复步骤1-3**：直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或误差低于阈值。 **四、VC下的实现** 在"BNet.cpp"文件中，我们可以预期看到以下关键部分： 1. **网络结构定义**：包括网络层数、每层节点数以及激活函数类型。 2. **权重初始化**：随机或预设权重值。 3. **前向传播函数**：计算每个神经元的输出。 4. **反向传播函数**：计算梯度并更新权重。 5. **训练循环**：包含输入数据的前向传播、误差计算和反向传播更新。 6. **预测函数**：用训练好的网络对新数据进行预测。 **五、应用场景** BP神经网络广泛应用于模式识别、分类和回归任务，如图像识别、语音识别、股票预测等。由于其强大的非线性拟合能力，它在许多复杂问题上表现出色，但也有训练时间长、容易陷入局部极小值等问题。总结来说，"BPNet.rar_BP神经网络"压缩包提供了一个在VC环境中实现BP神经网络训练的源码示例，对于理解和实践BP网络的原理非常有帮助。通过阅读和理解源代码，开发者可以深入掌握BP网络的训练机制，并以此为基础进行更复杂的神经网络设计和应用。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

BpNet.rar （1个子文件）

BpNet.cpp 12KB

#include "StdAfx.h" #include "BpNet.h" /****************************************************************************** 产生随机数 ******************************************************************************/ //设置伪随机数种子 void BpNet:: InitializeRandoms() { srand(4711); } //产生一个LOW - TOP之间的伪随机整数 int BpNet::RandomEqualINT(int Low, int High) { return rand() % (High-Low+1) + Low; } //产生一个LOW - TOP之间的伪随机浮点数 double BpNet::RandomEqualREAL(double Low, double High) { return ((double) rand() / RAND_MAX) * (High-Low) + Low; } /****************************************************************************** //关闭文件 ******************************************************************************/ void BpNet::FinalizeApplication(NET* Net) { fclose(f); } /****************************************************************************** //随机生成联接权 ******************************************************************************/ void BpNet::RandomWeights(NET* Net) { int l,i,j; for (l=1; l<NUM_LAYERS; l++) { //每层 for (i=1; i<=Net->Layer[l]->Units; i++) { for (j=0; j<=Net->Layer[l-1]->Units; j++) { Net->Layer[l]->Weight[i][j] = RandomEqualREAL(-0.5, 0.5);//随机值 } } } } /****************************************************************************** //保存连接权，防止丢失宝贵的联接权 ******************************************************************************/ void BpNet::SaveWeights(NET* Net) { int l,i,j; for (l=1; l<NUM_LAYERS; l++) { for (i=1; i<=Net->Layer[l]->Units; i++) { for (j=0; j<=Net->Layer[l-1]->Units; j++) { Net->Layer[l]->WeightSave[i][j] = Net->Layer[l]->Weight[i][j]; } } } } /****************************************************************************** //恢复连接权，以便需要的时候可以重新调用，重组网络 ******************************************************************************/ void BpNet::RestoreWeights(NET* Net) { int l,i,j; for (l=1; l<NUM_LAYERS; l++) { for (i=1; i<=Net->Layer[l]->Units; i++) { for (j=0; j<=Net->Layer[l-1]->Units; j++) { Net->Layer[l]->Weight[i][j] = Net->Layer[l]->WeightSave[i][j]; } } } } /****************************************************************************** //创建网络，为网络分配空间 ******************************************************************************/ void BpNet::GenerateNetwork(NET* Net) { int l,i; Net->Layer = (LAYER**) calloc(NUM_LAYERS, sizeof(LAYER*)); for (l=0; l<NUM_LAYERS; l++) { Net->Layer[l] = (LAYER*) malloc(sizeof(LAYER)); Net->Layer[l]->Units = Units[l]; Net->Layer[l]->Output = (double*) calloc(Units[l]+1, sizeof(double)); Net->Layer[l]->Activation = (double*) calloc(Units[l]+1, sizeof(double)); Net->Layer[l]->Error = (double*) calloc(Units[l]+1, sizeof(double)); Net->Layer[l]->Weight = (double**) calloc(Units[l]+1, sizeof(double*)); Net->Layer[l]->WeightSave = (double**) calloc(Units[l]+1, sizeof(double*)); Net->Layer[l]->dWeight = (double**) calloc(Units[l]+1, sizeof(double*)); Net->Layer[l]->Output[0] = BIAS; if (l != 0) { for (i=1; i<=Units[l]; i++) { Net->Layer[l]->Weight[i] = (double*) calloc(Units[l-1]+1, sizeof(double)); Net->Layer[l]->WeightSave[i] = (double*) calloc(Units[l-1]+1, sizeof(double)); Net->Layer[l]->dWeight[i] = (double*) calloc(Units[l-1]+1, sizeof(double)); } } } Net->InputLayer = Net->Layer[0];//为输入层分配指针 Net->OutputLayer = Net->Layer[NUM_LAYERS-1];//为输出层分配指针 Net->Alpha = 0.8;//冲量参数 Net->Eta = 0.5;//学习率 Net->Epsilon =0.005;//控制精度 } /****************************************************************************** 将输入样本转换成为输入模式，并创建一个文件以保存显示结果 ******************************************************************************/ void BpNet::InitializeApplication(NET* Net) { int n, i,j; for (n=0; n<NUM_DATA; n++) { for (i=0; i<Y; i++) { for (j=0; j<X; j++) { char c=Pattern[n][i][j]; if ( Pattern[n][i][j] == 'O') Input_bp[n][i*X+j] = HI ; else Input_bp[n][i*X+j] =LO ; //NUM_DATA输入模式，输入层X*Y个神经元 } } } f = fopen("result.txt", "w"); } /****************************************************************************** 训练网络 //将每个样本投入网络运作，Input是转换后的输入模式，Target为导师信号，通过布尔型 //的Training和Ptotocoling值控制是否训练和打印输入/输出模式 ******************************************************************************/ void BpNet::SimulateNet(NET* Net, double* Input_bp, double* Target, BOOL Training,BOOL Protocoling) { double Output[M]; //用来记录输出层输出 SetInput(Net, Input_bp,Protocoling);//设置输入层，获得输入层的输出 PropagateNet(Net);//计算网络各层的输出 GetOutput(Net, Output,Protocoling);//获得输出层的输出 ComputeOutputError(Net, Target);//计算输出层误差 if (Training) { BackpropagateNet(Net);//误差反向传播 AdjustWeights(Net);//调整联接权 } } /****************************************************************************** 获得输入层的输出 ******************************************************************************/ void BpNet::SetInput(NET* Net, double* Input_bp,BOOL Protocoling) { int i; for (i=1; i<=Net->InputLayer->Units; i++) { Net->InputLayer->Output[i] = Input_bp[i-1]; //输入层输入 } if (Protocoling) { WriteInput(Net, Input_bp);//根据Protocoling值输出输入模式 } } /****************************************************************************** //计算当前层的网络输出，upper 为当前层，LOWER为前一层 ******************************************************************************/ void BpNet::PropagateLayer(NET* Net, LAYER* Lower, LAYER* Upper) { int i,j; double Sum; for (i=1; i<=Upper->Units; i++) { Sum = 0; for (j=0; j<=Lower->Units; j++) { Sum += Upper->Weight[i][j] * Lower->Output[j]; //计算本层的净输入 } Upper->Activation[i] = Sum;//保留激活值 //计算本层的输出,激活函数必须是S形函数，这样才可导，这是BP网络的理论前提 Upper->Output[i]=1/(1+exp(-Sum)); } } /****************************************************************************** //计算整个网络各层的输出 ******************************************************************************/ void BpNet::PropagateNet(NET* Net) { int l; for (l=0; l<NUM_LAYERS-1; l++) { PropagateLayer(Net, Net->Layer[l], Net->Layer[l+1]); } } /****************************************************************************** //获得输出层的输出 ******************************************************************************/ void BpNet::GetOutput(NET* Net, double* Output,BOOL Protocoling) { int i; for (i=1; i<=Net->OutputLayer->Units; i++) { Output[i-1] = Net->OutputLayer->Output[i];//输出层输出 } if (Protocoling) { WriteOutput(Net, Output);//根据Protocoling值输出输出模式 } } /****************************************************************************** //计算输出层误差，* Target是导师信号 ******************************************************************************/ void BpNet::ComputeOutputError(NET* Net, double* Target) { int i; double Err,Out; double temp;