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如何在C++中实现神经网络

backpropagation neural-network c++

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Ed The ''Pro'' Simon Klee · 技术社区 · 8 年前

我正在研究一个简单的C++库。我正在尝试实现一个神经网络。我有两个问题:

是吗? 在我实现神经网络时需要绘制一个图表吗?

#ifndef NEURAL_NETWORK_H
#define NEURAL_NETWORK_H

#include <ctime>
#include <cstdlib>

class NeuralNetwork {
    public :
        void SetWeight(double tempWeights [15]) {
            for (int i = 0; i < (sizeof(tempWeights) / sizeof(double)); ++i) {
                weights[i] = tempWeights[i];
            }
        }

        double GetWeights() {
            return weights;
        }

        void Train(int numInputs, int numOutputs, double inputs[], double outputs[]) {
            double tempWeights[numOutputs];

            int iterator = 0;

            while (iterator < 10000) {
                  // This loop will train the Neural Network
            }

            SetWeights(tempWeights);
        }

        double[] Calculate(double inputs[]) {
             // Calculate Outputs...

             return outputs;
        }

        NeuralNetwork(double inputs[], double outputs[]) {
            int numberOfInputs = sizeof(inputs) / sizeof(double);
            int numberOfOutputs = sizeof(outputs) / sizeof(double);

            Train(numberOfInputs, numberOfOutputs, inputs[], outputs[]);
        }
    private :
        double weights[15];
};

#endif // NEURAL_NETWORK_H

编辑和更新的问题

现在,我正在努力解决性能问题。 srand 实际上已经开始变得有点无益了…

有更好的随机函数吗?

1 回复 | 直到 7 年前

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Ed The ''Pro'' Simon Klee 7 年前

首先,我学到了很多关于这个项目的想法,我学到了 std::uniform_real_distribution<> std::vector<> 和语法结构。

srand time 是C函数。因此,为了实现最佳优化,不应使用它们。

std::uniform_real_distribution 因为它更灵活和稳定。

std::vector<double> set_random_weights()
{ 
    std::default_random_engine generator; 
    std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0,1.0);

    std::vector<double> temp_weights;

    for (unsigned int i = 0; i < (num_input_nodes * num_hidden_nodes); ++i)
    {
        temp_weights.push_back(distribution(generator));
    }

   return temp_weights;
}

和 std::default_random_engine random

#include <random>

以及使用 std::vector vector

#include <vector>