当前位置: 首页 > news >正文

C/C++ Adaline自适应线性神经网络算法详解及源码

个人名片
在这里插入图片描述
🎓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 &#x1f393;作者简介&#xff1a;java领域优质创作者 &#x1f310;个人主页&#xff1a;码农阿豪 &#x1f4de;工作室&#xff1a;新空间代码工作室&#xff08;提供各种软件服务&#xff09; &#x1f48c;个人邮箱&#xff1a;[2435024119qq.com] &#x1f4f1…...

UniApp+Vue3使用Vant-微信小程序组件

第一步&#xff1a;打开创建好的UniappVue3的项目 第二步&#xff1a;下载Vant-Weapp npm i vant/weapp -S --production 第三步&#xff1a;修改目录名称 wxcomponents 必须是wxcomponents 第四步&#xff1a;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&#xff0c;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&#xff0c;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

&#x1f397;️ 主页&#xff1a;小夜时雨 &#x1f397;️专栏&#xff1a;动态规划 &#x1f397;️如何活着&#xff0c;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&#xff1a; 插入元素 在末尾插入元素&#xff1a;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&#xff1a;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&#xff0c;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&#xff1a; 在当今城市化进程加快的环境下&#xff0c;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&#xff0c;如何高效利用和管理这些资源&#xff0c;不仅关乎市民出行便利性&#xff0c;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&#xff08;Function.prototype.call&#xff09; 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&#xff0c; ir he(this[b(4326)], !1), 就是加密函数 ![在这里插入图片描述…...

web前端如何设置单元格:深入解析与实用技巧

web前端如何设置单元格&#xff1a;深入解析与实用技巧 在web前端开发中&#xff0c;设置单元格是一个常见且重要的任务。无论是构建数据表格、表单还是其他界面元素&#xff0c;都需要对单元格进行精确的设置和样式调整。那么&#xff0c;web前端究竟如何设置单元格呢&#x…...

龙迅LT9611UXC 2 PORT MIPIDSI/CSI转HDMI 2.1,支持音频IIS/SPDIF输入,支持标准4K60HZ输出

龙迅LT9611UXC描述&#xff1a; LT9611UXC是一个高性能的MIPI DSI/CSI到HDMI2.0转换器。MIPI DSI/CSI输入具有可配置的单端口或双端口&#xff0c;1高速时钟通道和1~4高速数据通道&#xff0c;最大2Gbps/通道&#xff0c;可支持高达16Gbps的总带宽。LT9611UXC支持突发模式DSI视…...

红黑树(C++)

文章目录 写在前面1. 红黑树的概念及性质1. 1 红黑树的概念1. 2 红黑树的性质 2. 红黑树节点的定义3. 红黑树的插入3.1 按照二叉搜索的树规则插入新节点3.2 检测新节点插入后&#xff0c;红黑树的性质是否造到破坏 4.红黑树的删除5.红黑树的验证6.源码 写在前面 在上篇文章中&…...

PyCharm设置不默认打开上次的项目

第一步 第二步 第三步 测试...

Eureka到Nacos迁移实战:解决配置冲突与启动异常

问题&#xff1a;Eureka到Nacos迁移实战&#xff1a;解决配置冲突与启动异常 在进行微服务架构升级&#xff0c;特别是注册中心从Eureka转向Nacos的过程中&#xff0c;我遇到了一个典型的技术挑战。目标是为了减少因配置变更导致的服务重启频率&#xff0c;我决定拥抱Nacos以其…...

k8s 小技巧: 查看 Pod 上运行的容器

目录 1. 示例 Pod 的定义文件2. kubectl describe pod&#xff08;推荐&#xff09;3. kubectl get pod3.1 json 格式3.2 yaml 格式 4. 其他操作 1. 示例 Pod 的定义文件 # 文章中所用 pod 的 yaml 定义文件&#xff0c; multi-container.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metad…...

【Git】基础操作

初识Git 版本控制的方式&#xff1a; 集中式版本控制工具&#xff1a;版本库是集中存放在中央服务器的&#xff0c;team里每个人work时从中央服务器下载代码&#xff0c;是必须联网才能工作&#xff0c;局域网或者互联网。个人修改之后要提交到中央版本库 例如&#xff1a;SVM和…...

Linux:基础IO(二.缓冲区、模拟一下缓冲区、详细讲解文件系统)

上次介绍了&#xff1a;Linux&#xff1a;基础IO&#xff08;一.C语言文件接口与系统调用、默认打开的文件流、详解文件描述符与dup2系统调用&#xff09; 文章目录 1.缓冲区1.1概念1.2作用与意义 2.语言级别的缓冲区2.1刷新策略2.2具体在哪里2.3支持格式化 3.自己来模拟一下缓…...

事件传播机制 与 责任链模式

1、基本概念 责任链模式&#xff08;Chain of Responsibility Pattern&#xff09;是一种行为型设计模式&#xff0c;将请求沿着处理链传递&#xff0c;直到有一个对象能够处理为止。 2、实现的模块有&#xff1a; Handler&#xff08;处理者&#xff09;&#xff1a;定义一个…...

uniapp 展示地图,并获取当前位置信息(精确位置)

使用uniapp 提供的map标签 <map :keymapIndex class"container" :latitude"latitude" :longitude"longitude" ></map> 页面初始化的时候&#xff0c;获取当前的位置信息 created() {let that thisuni.getLocation({type: gcj02…...

Autosar实践——诊断配置(DaVinci Configuration)

文章目录 一、制作诊断数据库文件(cdd文件)二、导入诊断数据库文件并修复模块生成的问题三、创建SWC CS接口Service Ports四、创建Service Runnable五、关联SWC和DCM/DEM模块六、RTE代码编写22服务2E服务31服务DTC Set/Get关联文章列表: Autosar-软件架构 Autosar诊断-简介和…...

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

UDP(Echoserver)

网络命令 Ping 命令 检测网络是否连通 使用方法: ping -c 次数 网址ping -c 3 www.baidu.comnetstat 命令 netstat 是一个用来查看网络状态的重要工具. 语法&#xff1a;netstat [选项] 功能&#xff1a;查看网络状态 常用选项&#xff1a; n 拒绝显示别名&#…...

在四层代理中还原真实客户端ngx_stream_realip_module

一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡&#xff08;如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB&#xff09;发起上游连接时&#xff0c;将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后&#xff0c;ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景&#xff1a; 将所有请求转化为同一路径请求&#xff08;方便穿网配置&#xff09;在请求头内标识原来路径&#xff0c;然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

MySQL用户和授权

开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务&#xff1a; test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

稳定币的深度剖析与展望

一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代&#xff0c;加密货币作为一种新兴的金融现象&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而&#xff0c;加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下&#xff0c;稳定…...