C 语言神经网络实现指南

神经网络已成为人工智能领域的强大工具，用于解决从图像识别到自然语言处理的各种问题。用 C 语言实现神经网络需要遵循几个关键步骤：

步骤 1：制定神经网络架构

首先，定义神经网络的架构，包括输入和输出层的数量和类型、隐藏层的数量、节点的激活函数和损失函数。

步骤 2：初始化权重和偏差

接下来，初始化网络中权重和偏差的值。这是网络学习过程的起点，初始值的选择会影响训练的结果。

步骤 3：正向传播

在正向传播阶段，计算神经网络的输出。这涉及通过网络逐层传递输入数据，并使用激活函数计算每个节点的输出。

步骤 4：反向传播

在反向传播阶段，计算网络中误差的梯度。这涉及将误差传播回网络，并使用链式法则计算权重和偏差的梯度。

步骤 5：权重更新

最后，使用梯度下降或其他优化算法更新网络中的权重和偏差。这使网络能够学习并减少其输出误差。

代码示例

以下是用 C 语言实现的神经网络代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 神经网络结构
typedef struct {
    int num_inputs;
    int num_outputs;
    int num_hidden_layers;
    int hidden_layer_sizes[];
    ActivationFunction activation_function;
    LossFunction loss_function;
} NeuralNetwork;

// 创建神经网络
NeuralNetwork* create_neural_network(int num_inputs, int num_outputs, int num_hidden_layers, int hidden_layer_sizes[], ActivationFunction activation_function, LossFunction loss_function) {
    NeuralNetwork* network = malloc(sizeof(NeuralNetwork));
    network->num_inputs = num_inputs;
    network->num_outputs = num_outputs;
    network->num_hidden_layers = num_hidden_layers;
    network->hidden_layer_sizes = hidden_layer_sizes;
    network->activation_function = activation_function;
    network->loss_function = loss_function;
    return network;
}

// 训练神经网络
void train_neural_network(NeuralNetwork* network, float** training_data, int num_training_examples, int num_epochs) {
    for (int epoch = 0; epoch < num_epochs; epoch++) {
        for (int example = 0; example < num_training_examples; example++) {
            // 正向传播
            float* output = forward_propagate(network, training_data[example]);
            
            // 计算误差
            float error = calculate_error(network, training_data[example], output);
            
            // 反向传播
            float* gradients = back_propagate(network, training_data[example], output, error);
            
            // 更新权重
            update_weights(network, gradients);
        }
    }
}

// 评估神经网络
float evaluate_neural_network(NeuralNetwork* network, float** test_data, int num_test_examples) {
    float total_error = 0.0;
    for (int example = 0; example < num_test_examples; example++) {
        float* output = forward_propagate(network, test_data[example]);
        float error = calculate_error(network, test_data[example], output);
        total_error += error;
    }
    return total_error / num_test_examples;
}