用c++输入数据:vector> inputs = { {1, 1}, {1, 0} };数据targets={0,1}; 测试:vector> inputs22 = { {1, 0}, {1,1} }; 构建神经网络,例如:NeuralNetwork nn({ 2, 4, 1 }); 则网络有四层、输入层2个节点、输出层1个节点、隐藏层4个节点、网络有梯度下降、反向传播…等。
以下是一个使用C++构建的基本神经网络示例,包含前向传播和基于梯度下降的反向传播。
在这个例子中:
- 我们创建了一个神经网络,具有输入层2个节点,隐藏层4个节点和输出层1个节点。
- 我们使用了两个输入向量(
{1, 1}
和{1, 0}
)进行训练,目标输出分别是0
和1
。 - 我们进行了10000次训练迭代。
- 训练完成后,我们使用另外两个输入服务器托管网向量(
{1, 0}
和{1, 1}
)来测试网络的性能。
你可以根据需要调整神经网络的参数,比如学习率和训练迭代次数,以获得更好的性能。
第二(改进)版:
#include
#include
using namespace std;
bool whetherOutputFlag = 0;
float sigmoid(float x) {
return 1 / (1 + exp(-x));
}
floa
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