import < foundation/foundation.h >

import < foundation/UIKit/UIKit.h >

import < math.h >

@ interface@end

@ implementation

// 神经网络的基本结构// 输入层、隐藏层和输出层的神经元数量可以根据需求调整

// 输入层和隐藏层的神经元数量int inputLayerNeurons = 4;int hiddenLayerNeurons = 6;

// 输出层的神经元数量int outputLayerNeurons = 1;

// 学习率float learningRate = 0.01;

// 随机数生成函数#define randomFloat(min, max) (min + (max - min) * random() / (double)MAXFLOAT)

// 前馈传播void forwardPropagation() {// 输入到隐藏层for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {hiddenLayer[i] = randomFloat(-1.0, 1.0) * inputLayer[0];}

// 隐藏层到输出层for (int i = 0; i < outputLayerNeurons; i++) {    outputLayer[i] = randomFloat(-1.0, 1.0) * hiddenLayer[0];}

}

// 反向传播void backwardPropagation() {// 从输出层反向计算误差float delta = 0;

// 计算输出层的误差for (int i = 0; i < outputLayerNeurons; i++) {    delta = abs(outputLayer[i] - (randomFloat(0.0, 1.0) * hiddenLayer[0]));}// 反向传播到隐藏层for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {    hiddenLayerDelta[i] = delta / outputLayerNeurons;}// 更新隐藏层的权重for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {    for (int j = 0; j < inputLayerNeurons; j++) {        hiddenLayerWeight[i][j] -= learningRate * inputLayer[j] * hiddenLayerDelta[i];    }        // 为了防止权重过小，可以添加最小值    if (hiddenLayerWeight[i][0] < -1.0) {        hiddenLayerWeight[i][0] = -1.0;    }}// 更新输入层的权重for (int i = 0; i < inputLayerNeurons; i++) {    for (int j = 0; j < hiddenLayerNeurons; j++) {        hiddenLayerWeight[j][i] -= learningRate * hiddenLayer[j] * hiddenLayerDelta[j];    }        // 添加最小值    if (hiddenLayerWeight[0][i] < -1.0) {        hiddenLayerWeight[0][i] = -1.0;    }}

}

// 训练循环void train() {// 前馈传播forwardPropagation();

// 反向传播backwardPropagation();// 输出结果for (int i = 0; i < outputLayerNeurons; i++) {    printf("输出: %.2f\n", outputLayer[i]);}

}

// 初始化网络void initializeNetwork() {// 隐藏层for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {hiddenLayer[i] = 0;}

// 输入层for (int i = 0; i < inputLayerNeurons; i++) {    inputLayer[i] = 0;}// 输出层for (int i = 0; i < outputLayerNeurons; i++) {    outputLayer[i] = 0;}// 权重初始化for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {    for (int j = 0; j < inputLayerNeurons; j++) {        hiddenLayerWeight[i][j] = randomFloat(-1.0, 1.0) * 0.1;    }}for (int i = 0; i < hiddenLayerNeurons; i++) {    for (int j = 0; j < hiddenLayerNeurons; j++) {        hiddenLayerWeight[i][j] = randomFloat(-1.0, 1.0) * 0.1;    }}for (int i = 0; i < outputLayerNeurons; i++) {    for (int j = 0; j < hiddenLayerNeurons; j++) {        hiddenLayerWeight[i][j] = randomFloat(-1.0, 1.0) * 0.1;    }}

}

// 主函数int main() {// 初始化网络initializeNetwork();

// 训练循环while (true) {    train();    printf("训练完毕\n");    sleep(1);}return 0;

}

以上代码是一个简单的反向传播神经网络实现示例，主要包括以下功能：

前馈传播：将输入数据传播到隐藏层和输出层

反向传播：通过误差反向传播并更新权重

权重初始化：使用随机值初始化权重

训练循环：实现网络的自动训练过程

通过调整输入层、隐藏层和输出层的神经元数量以及学习率，可以得到不同性能的神经网络模型。

转载地址：http://qiifk.baihongyu.com/

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