C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
个人名片
🎓作者简介:java领域优质创作者
🌐个人主页:码农阿豪
📞工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务)
💌个人邮箱:[2435024119@qq.com]
📱个人微信:15279484656
🌐个人导航网站:www.forff.top
💡座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢?
- 专栏导航:
码农阿豪系列专栏导航
面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结🍻🎉🖥️
Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与实战演练,有案例可直接使用🚀🔧💻
Redis专栏:Redis从零到一学习分享,经验总结,案例实战💐📝💡
全栈系列专栏:海纳百川有容乃大,可能你想要的东西里面都有🤸🌱🚀
标题:C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
目录
- 1. 简介
- 2. 原理
- 3. 实现步骤
- 3.1 初始化权重
- 3.2 前向传播
- 3.3 计算误差
- 3.4 更新权重
- 3.5 重复步骤2-4
- 4. 源码示例
- 5. 总结
1. 简介
Adaline(自适应线性神经元)是一种用于模式分类的线性神经网络。它与感知器类似,但具有一些改进,如使用连续的激活函数和梯度下降算法进行权重调整。本文将介绍Adaline算法的原理、实现步骤以及用C/C++编写的源码。
2. 原理
Adaline的原理类似于感知器,但是输出不是一个离散的值,而是一个连续的值。它的输入与输出之间存在一个线性关系:
[ y = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i ]
其中,( y ) 是输出,( w_i ) 是权重,( x_i ) 是输入。
Adaline的学习算法是基于梯度下降的。它的目标是最小化预测输出与实际输出之间的误差,即最小化成本函数:
[ J(w) = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} (target_i - output_i)^2 ]
通过梯度下降法更新权重,使得成本函数逐步减小,最终达到收敛。
3. 实现步骤
3.1 初始化权重
初始化权重 ( w_i ),可以随机初始化或者使用零值初始化。
3.2 前向传播
对于每个输入样本,计算输出 ( y ):
[ y = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i ]
3.3 计算误差
计算预测输出与实际输出之间的误差:
[ error = target - output ]
3.4 更新权重
根据误差使用梯度下降法更新权重:
[ w_i = w_i + \alpha \cdot error \cdot x_i ]
其中,( \alpha ) 是学习率。
3.5 重复步骤2-4
重复执行前向传播、计算误差和更新权重的步骤,直到达到收敛或者达到最大迭代次数。
4. 源码示例
下面是一个使用C/C++编写的简单的Adaline算法示例:
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;class Adaline {
private:vector<double> weights;double learningRate;public:Adaline(int inputSize, double alpha) : learningRate(alpha) {// Initialize weights with zerosweights.resize(inputSize, 0.0);}double predict(vector<double>& inputs) {double output = 0.0;for (int i = 0; i < inputs.size(); ++i) {output += weights[i] * inputs[i];}return output;}void train(vector<vector<double>>& trainingData, vector<double>& targets, int epochs) {for (int epoch = 0; epoch < epochs; ++epoch) {for (int i = 0; i < trainingData.size(); ++i) {double prediction = predict(trainingData[i]);double error = targets[i] - prediction;for (int j = 0; j < weights.size(); ++j) {weights[j] += learningRate * error * trainingData[i][j];}}}}
};int main() {vector<vector<double>> trainingData = {{0, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {1, 1}};vector<double> targets = {-1, -1, -1, 1};Adaline adaline(2, 0.1);adaline.train(trainingData, targets, 1000);// Test the trained modelfor (int i = 0; i < trainingData.size(); ++i) {cout << "Input: " << trainingData[i][0] << ", " << trainingData[i][1] << " Output: " << adaline.predict(trainingData[i]) << endl;}return 0;
}
5. 总结
通过本文的介绍,你了解了Adaline算法的原理、实现步骤,并通过C/C++源码示例实现了一个简单的Adaline模型。希望本文对你有所帮助,欢迎在评论区分享你的想法和建议!
相关文章:
C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码
个人名片 🎓作者简介:java领域优质创作者 🌐个人主页:码农阿豪 📞工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务) 💌个人邮箱:[2435024119qq.com] 📱…...
UniApp+Vue3使用Vant-微信小程序组件
第一步:打开创建好的UniappVue3的项目 第二步:下载Vant-Weapp npm i vant/weapp -S --production 第三步:修改目录名称 wxcomponents 必须是wxcomponents 第四步:将下载好的vant中的dist目录剪切到当前wxcomponents目录下 第五…...
python IP 端口 socket tcp 介绍
IP 端口 介绍 1、IP IP地址是分配给网络设备上网使用的数字标签,它能够标识网络中唯一的一台设备 windows环境可以使用 ipconfig 来查看自己的iplinux环境可以使用 ifconfig 来查看自己的ip 2、端口 端口是传输数据的通道,每个操作系统上都有 65535个…...
【动态规划】| 路径问题之最小路径和 力扣64
🎗️ 主页:小夜时雨 🎗️专栏:动态规划 🎗️如何活着,是我找寻的方向 目录 1. 题目解析2. 代码 1. 题目解析 题目链接: https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/description/ 这道题目和之前一道…...
如何在vector中插入和删除元素?
在C的std::vector中插入和删除元素通常使用其成员函数来完成。以下是如何在std::vector中插入和删除元素的示例: 插入元素 在末尾插入元素:使用push_back函数。 cpp复制代码 #include <vector> int main() { std::vector<int> v; v.push_…...
独具韵味的移动端 UI 风格
独具韵味的移动端 UI 风格...
【SpringBoot】SpringBoot:构建实时聊天应用
文章目录 引言项目初始化添加依赖 配置WebSocket创建WebSocket配置类创建WebSocket处理器 创建前端页面创建聊天页面 测试与部署示例:编写单元测试 部署扩展功能用户身份验证消息持久化群组聊天 结论 引言 随着实时通信技术的快速发展,聊天应用在现代We…...
基于Matlab的车牌识别停车场出入库计时计费管理系统(含GUI界面)【W6】
简介: 在当今城市化进程加快的环境下,停车管理成为了一个日益重要和复杂的问题。城市中的停车资源有限,如何高效利用和管理这些资源,不仅关乎市民出行便利性,也涉及到城市交通拥堵、环境污染等诸多问题的解决。 传统的…...
大众点评js逆向过程(未完)
相关链接 1、控制流平坦化进行AST 解析 AST网址 2、JS进制转换(Function.prototype.call) 1、断点调试mtgsig参数 这里mtgsig已经被拼到url中 2、进入后mtgsig已经计算完, ir he(this[b(4326)], !1), 就是加密函数 