Простая нейросеть на С++
Этот код реализует простую нейронную сеть на C++ для решения задачи логической операции "И" с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Он демонстрирует основы нейронных сетей и обучает сеть с двумя входами, скрытым слоем из двух нейронов и одним выходом. Данную модель нейронной сети можно адаптировать для решения других задач с использованием разных данных и сетевых архитектур.
Архитектура нейронной сети
Входы: 2 нейрона (каждый принимает 0 или 1).
Скрытый слой: 2 нейрона с функцией активации сигмоида.
Выход: 1 нейрон, который генерирует результат (0 или 1).
Используемые алгоритмы
Сигмоида используется для активации нейронов (значение от 0 до 1).
Обратное распространение (backpropagation) корректирует веса нейронной сети на основе ошибки между предсказанным и целевым значением.
Процесс обучения
Обучение происходит в 10,000 эпохах (итерациях). На каждом шаге обновляются веса с использованием градиентного спуска.
В сети используется операция "И", то есть, при входах 0 и 0, 0 и 1, 1 и 0 результат будет 0, а при входах 1 и 1 — результат будет 1.
Принцип работы
Программа находит веса для корректного выполнения операции "И", выводя для каждого шага обучения текущие результаты. После завершения обучения выводится финальный результат работы нейронной сети для всех возможных входных комбинаций. Веса инициализируются случайными числами в диапазоне от -1 до 1. Используется метод градиентного спуска для обновления весов.
Результат работы программы: