用C语言实现的神经网络BP算法

BP网络由于其自学习和泛化能力，应用越来越广，本文借助VC++来实现BP算法 给出代码与注释

使用C++编写的多层前向NN的BP算法,各层节点数、隐藏层数均为任意整数。训练数据为3个数字的奇偶检验运算程序。程序使用VS2015编写,有cpp源代码及头文件,代码中配有注释。

一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。

不用库函数实现bp网络：clear ld=300 %学习数据的个数 s=rand(2,ld); %产生二维的随机数据ld个 s=(s-0.5)*2; %-1--1 x=s(1,:);%x1取x的第一行

利用python实现bp神经网络，采用误差逆传播算法训练模型，并在一个toy set上进行了验证

使用python实现bp神经网络经典代码列子

文章包含BP神经网络的讲解，且包含仿真源程序，对于学习BP神经网络的matlab实现有帮助作用

用MATLAB实现BP神经网络的建模与预测，经过验证可以实现。

利用matlab实现的bp神经网络分类,已经手动求好梯度,可以根据需要选择是否加入偏置。 经测试,正确率可达到90%以上

利用java实现bp神经网络，给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据，使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签，错误率控制在30%以下。