用c++实现bp神经网络_c++程序训练两个输入一个输出的bp神经网络

前段时间用了js写了bp神经网络，但js怎么比得上我大c++呢。于是我右用c++写了一个更加通用的神经网络，带设置信息的那种。可以规定激活函数、输入输出规模，隐层神经元数量等。

在这之前先要规定一些概念，在本代码中使用了eigen进行矩阵运算。

1.安装Eigen
    a.解压文件并重命名为eigen（去官网下载即可）
    b.打开项目，右键属性，添加相应的目录位置

这样遍安装成功了。

2.Eigen的基本操作

最后上代码（推导就不再推导了，看西瓜书吧）
bp.h文件

#ifndef bp_h
#define bp_h
#include<Eigen\Dense>
using namespace Eigen;
// 网络信息
struct Net
{
    //学习率
    double engama;

    //输入层神经元个数
    int input_length;

    //输出层神经元个数
    int output_length;

    //隐层神经元个数
    int hide_length;

    //隐层阈值
    MatrixXd hide_threshold;

    //输出层阈值
    MatrixXd output_threshold;

    //输入层与隐层的权值
    //行数为隐层层神经元个数
    //列数为输入层神经元个数
    MatrixXd v;

    //隐层与输出层的权值
    //行数为输出神经元个数
    //列数为隐层神经元个数
    MatrixXd w;

    //激活函数
    //当d是true时，函数返回导数结果
    double ( *Sigmoid )( double x, bool d );
};

//sigmoid函数
double Sigmoid(double x, bool d);

//sigmoid函数
//x是一个矩阵，将矩阵内所有元素sigmoid
MatrixXd Sigmoid(MatrixXd x, bool d);


//初始化net
Net initialNet(double engama, int input_length, int output_length, int hide_length);

class Bp
{
public:

    //构造函数，需要传入一个Net类型结构体
    Bp( Net net );

    //getnet
    Net getNet();

    //update net
    
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