인공지능 신경망(다층 퍼셉트론) 구현
- 최초 등록일
- 2006.11.20
- 최종 저작일
- 2006.01
- 압축파일
- 가격 1,000원
소개글
back-propergation algorithm을 사용하여 구현된 Neural Network(multi layer perceptron)
소스입니다. 간단하게 XOR 문제를 해결하는 예제로 되어 있고,
원하는 문제에 적용해서 사용가능합니다.(입력 갯수, 출력 갯수, hidden layer 갯수 조정 가능)
컴파일 실행환경
Microsoft visual C++ or GNU GCC
본문내용
#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
#include <cstdio>
#include "neuralnetwork.h"
using namespace std;
int main()
{
srand( time( NULL ) );
list< vector<double> > inputList;
list< vector<double> > outputList;
vector<double> input( 2 );
vector<double> output( 1 );
// training data 생성
input[0] = 0; input[1] = 0; output[0] = 0;
inputList.push_back( input );
outputList.push_back( output );
input[0] = 0; input[1] = 1; output[0] = 1;
inputList.push_back( input );
outputList.push_back( output );
input[0] = 1; input[1] = 0; output[0] = 1;
inputList.push_back( input );
outputList.push_back( output );
input[0] = 1; input[1] = 1; output[0] = 0;
inputList.push_back( input );
outputList.push_back( output );
vector<int> hiddenNum( 1 );
hiddenNum[0] = 2;
NeuralNetwork nn( 2, 1, &hiddenNum );
nn.learn( inputList, outputList );
압축파일 내 파일목록
neuralnetwork.cpp
neuralnetwork.h
neuron.cpp
neuron.h
layer.cpp
layer.h
main.cpp
참고 자료
없음