单隐层BP神经网络C++实现

    这几天抽时间学习了一下很久之前就想学习的BP神经网络。通过阅读西瓜书的神经网络部分的原理和参考了网上几篇博客，我自己用C++编写、实现了一个单隐层BP神经网络。

    简单画了个示意图，好理解下面给出的公式：（注意：图中省略了其他的节点之间的连线）

    西瓜书上的BP神经网络训练流程：

训练流程：

输入：训练集D={（xk，yk）}，学习率η

过程：

在（0,1）范围内随机初始化网络中的所有连接权和阈值

repeat

      for all （xk，yk）ⅭD do

           计算当前样本的输出yk；

           计算输出层神经元的梯度项gj；

                   计算隐藏层神经元梯度项ek；

           更新连接权值wh，j，vi，j与阈值θj，ϒh；

      end for

until 达到停止条件

输出：连接权值与阈值确定的单隐层前馈神经网络

    在这里，我就不解释BP神经网络了，西瓜书上写得十分详细和明白，我直接上程序。

    关于矩阵处理，C++不如python来得快和方便，但是只要是算法都是能够运用任何一种语言描述出来的。这里，为了方便矩阵的运算，我加入了Eigen库。Eigen库不用安装，直接下载好然后再配置一下就好。关于Eigen配置和使用可以参照博客：https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/47378515

    不说了，接下来上代码。

    1、单隐层BP神经网络类设计

    代码中的注释已经很详细了，我就不解释了。