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BP神经网络算法的C语言实现代码

以下是一个BP神经网络的C语言实现代码，代码的详细说明可以帮助理解代码逻辑：

```c

#includestdio.h

#includestdlib.h

#includemath.h

#defineINPUT_SIZE2

#defineHIDDEN_SIZE2

#defineOUTPUT_SIZE1

#defineLEARNING_RATE0.1

//定义神经网络结构体

typedefstruct

doubleinput[INPUT_SIZE];

doublehidden[HIDDEN_SIZE];

doubleoutput[OUTPUT_SIZE];

doubleweights_ih[INPUT_SIZE][HIDDEN_SIZE];

doubleweights_ho[HIDDEN_SIZE][OUTPUT_SIZE];

}NeuralNetwork;

//激活函数

doublesigmoid(doublex)

return1/(1+exp(-x));

//创建神经网络

NeuralNetwork*create_neural_networ

NeuralNetwork*nn=(NeuralNetwork*)malloc(sizeof(NeuralNetwork));

//初始化权重

for(inti=0;iINPUT_SIZE;i++)

for(intj=0;jHIDDEN_SIZE;j++)

nn-weights_ih[i][j]=(double)rand(/RAND_MAX*2-1;

}

}

for(inti=0;iHIDDEN_SIZE;i++)

for(intj=0;jOUTPUT_SIZE;j++)

nn-weights_ho[i][j]=(double)rand(/RAND_MAX*2-1;

}

}

returnnn;

//前向传播

voidforward(NeuralNetwork*nn)

//计算隐藏层输出

for(inti=0;iHIDDEN_SIZE;i++)

doublesum=0;

for(intj=0;jINPUT_SIZE;j++)

sum+=nn-input[j]*nn-weights_ih[j][i];

}

nn-hidden[i]=sigmoid(sum);

}

//计算输出层输出

for(inti=0;iOUTPUT_SIZE;i++)

doublesum=0;

for(intj=0;jHIDDEN_SIZE;j++)

sum+=nn-hidden[j]*nn-weights_ho[j][i];

}

nn-output[i]=sigmoid(sum);

}

voidbackpropagation(NeuralNetwork*nn,doubletarget)

//计算输出层误差

doubleoutput_error[OUTPUT_SIZE];

for(inti=0;iOUTPUT_SIZE;i++)

doubledelta=target-nn-output[i];

output_error[i]=nn-output[i]*(1-nn-output[i])*delta;

}

//更新隐藏层到输出层权重

for(inti=0;iHIDDEN_SIZE;i++)

for(intj=0;jOUTPUT_SIZE;j++)

nn-weights_ho[i][j]+=LEARNING_RATE*nn-hidden[i]*output_error[j];

}

}

//计算隐藏层误差

doublehidden_error[HIDDEN_SIZE];

for(inti=0;iHIDDEN_SIZE;i++)

doubledelta=0;

for(intj=0;jOUTPUT_SIZE;j++)

delta+=output_error[j]*nn-weights_ho[i][j];

}

hidden_error[i]=nn-hidden[i]*(1-nn-hidden[i])*delta;

}

//更新输入层到隐藏层权重

for(inti=0;iINPUT_SIZE;i++)

for(intj=0;jHIDDEN_SIZE;j++)

n