本篇文章给大家谈谈神经网络的c语言实现，以及c语言 神经网络对应的，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
用c语言编写RBF神经网络程序
BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
我参照《神经网络原理》的算法描述写的，不知道对不对，欢迎探讨。
什么是rbf神经网络RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。
使你对网络游戏编程有较深入的理解。 本书适用于软件工程师、网络程序员、大学计算机软件专业和网络专业的学生，以及从事网络游戏开发的程序设计人员。
bp神经网络能用matlab，理论上编程语言都可以，比如VB，C语言，过程也都是建模、量化、运算及结果输出（图、表），但是matlab发展到现在，集成了很多的工具箱，所以用的最为广泛，用其他的就得是要从源码开发入手了。
摆脱传统的非交互式程序设计语言在很大程度上（如C、Fortran）的编辑模式，在科学计算软件今天的代表国际先进水平。使用MATLAB，您可以使用传统的编程语言（如C、C和Fortran）更快地解决技术计算问题。
卷积神经网络
1、卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。
2、Lenet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。
3、表示卷积神经网络。这是一种特殊类型的神经网络，是为具有空间结构的数据而设计的。例如，具有自然空间顺序的图像非常适合于CNN。卷积神经网络由许多“filters”组成，它们对数据进行卷积或滑动，并在每个滑动位置产生激活。
4、unet模型属于卷积神经网络。是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的，该网络基于全卷积网络其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割，Unet是2015年诞生的模型。
BP网络的输出层是如何实现的?
误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
输出的数量取决于你的target怎么设置，比如你的输入是一个5行n列的数据，输出是一个4行n列的数据，你用这个数据初始化并且训练神经网络，得到的当然是5个输入值4个输出值的神经网络。
前馈网络也称前向网络，是最常见的神经网络，前文提到的都是前馈网络。称之为前馈是因为它在输出和模型本身之间没有反馈，数据只能向前传送，直到到达输出层，层间没有向后的反馈信号。
解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、***用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
BP神经网络算法[_a***_]原理是利用梯度搜索技术，通过计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
bp基本原理是： 利用前向传播最后输出的结果来计算误差的偏导数，再用这个偏导数和前面的隐藏层进行加权求和，如此一层一层的向后传下去，直到输入层（不计算输入层），最后利用每个节点求出的偏导数来更新权重。
人工神经网络之BP模型算法实现
在人工神经网络发展中，P网络可以对具有非线性连续转移函数 B基于以上理论，现对B模型进行程序实现，文***用的平台是 P本Vsati20，iluo08usd 数据库是Acsc编程语言。设计流程如图2ces撑，所示。
神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定的某一阈值作比较，再经过某种神经元激活函数f的作用，便得到该神经元的输出Oi。常见的激活函数为Sigmoid型。
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2]，包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络（CNNs）。
BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。
图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，***设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。
神经网络的c语言实现的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于c语言 神经网络、神经网络的c语言实现的信息别忘了在本站进行查找喔。
