🔍基于C++实现简单的BP神经网络算法 📈单输入单输出bp拟合c++

_BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。下面我们将通过一个简单的例子来展示如何用C++实现一个单输入单输出的BP神经网络模型。_

首先，我们需要定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。接着，初始化权重和偏置，然后进行前向传播计算，最后通过反向传播更新参数。为了防止过拟合，我们还可以引入正则化项。🚀

下面是一个简单的代码框架，展示了如何使用C++实现这个过程：

```cpp

include

include

using namespace std;

// 定义激活函数和其导数

double sigmoid(double x) {

return 1.0 / (1 + exp(-x));

}

double sigmoid_derivative(double x) {

return x (1 - x);

}

int main() {

// 初始化权重和偏置

vector> weights = {{0.5}};

vector bias = {0.1};

// 模拟数据

vector input = {0.8};

vector target_output = {0.9};

// 前向传播

double output = sigmoid(input[0] weights[0][0] + bias[0]);

// 计算损失

double loss = 0.5 pow(output - target_output[0], 2);

cout << "Loss: " << loss << endl;

return 0;

}

```

通过不断的迭代训练，我们可以让模型逐渐逼近目标输出值。💪

希望这篇简短的指南能够帮助你入门BP神经网络的C++实现！如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论！💬