C++：多层神经网络(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-01-18 19:24:53 发布

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分类专栏： C和C++Everything教程 C和C++实战教程文章标签： c++ 神经网络开发语言

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这是一篇原创的C++教程，详细介绍了如何构建和实现多层神经网络，包括完整的源代码。读者将能够通过文章理解C++在神经网络开发中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

C++：多层神经网络

#include<vector>
using namespace std;
//单个连接线
class NNconnection
{
   
public:
    
    unsigned weightIdx;
    unsigned neuralIdx

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C++：一个多层神经网络实例(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

02-08

220

C++：一个多层神经网络实例(附完整源码)

构建多层神经网络

05-24

The categorical distribution (ﬁgure 3.3) is a discrete distribution that determines the probability of observing one of K possible outcomes. Hence, the Bernoulli distribution is a special case of the categorical distribution when there are only two outcomes. In machine vision the intensity data at a pixel is usually quantized into discrete levels and so can be modeled with a categorical distribution. The state of the world may also take one of several discrete values. For example an image of a vehicle might be classiﬁed into {car,motorbike,van,truck} and our uncertainty over this state could be described by a categorical distribution.

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01-18

1510

torch.normal是按照正态分布生成的随机数，其参数为(EX, DX, (row, col))，如上述代码，生成一个按照均值为0，方差为1的标准正态分布生成一个随机的data_num*len(w)的矩阵。如上例，每调用一次data_provider，就返回两个数据，这两个数据是继承之前结果的：第一次调用返回内容对应的下标为0-15，第二次则为16-31，以此类推。初始化w_0, b_0，w_0为一个服从正态分布的向量，b_0为一个数值。最后，对处理前后的值打印并比较，打印结果如下。