大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言神经网络的解答，让我们一起看看吧。
c语言神经网络用什么编程软件？
Dev-C++：这是Windows平台下一个免费、轻量级的C/C++集成开发环境，基本功能和早期的VC++6.0非常相似，自带有GCC、GDB等编译调试工具，因为没有任何自动补全、语法检查和提示的功能，所以对于初学者来说非常锻炼基本功。
matlab中神经网络怎么使用？
使用newsom函数创建网络： net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND) PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵 Di：第I层的维数，默认为[5 8] TFCN：拓扑函数，默认为hextop DFCN:距离函数，默认为linkdist OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9 OSTEPS：分类阶段的步长，默认为1000 TLR：调谐阶段的学习速率，默认为0.02 TNS:调谐阶段的领域距离，默认为1. 例子： >> P=[rand(1,400)*2;rand(1,400)];>> plot(P(1,:),P(2,:),'.','markersize',20)>> net=newsom([0 1;0 1],[3 5]);>> net=train(net,P);>> hold on>> plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)>> hold off 第二个函数：newc函数 功能：该函数用于创建一个竞争层 net=newc net=newc(PR,S,KLR,CLR) S:神经元的数目 KLR：Kohonen学习速度，默认为0.01 CLR：Conscience学习速度，默认为0.001 net:函数返回值，一个新的竞争层。 也可以参考附件的代码，里面有一个案例是SOM神经网络的。
神经网络是什么？
神经网络只是说网络结构的运行方式和结构与人脑神经类似，但是实际原理却并非完全相同，只是借鉴了神经运作的原理罢了。而且神经网络主要提供的是一种非线性的数学表达式解析，对于传统算法而言，可能可以比较容易实现线性的或是较为简单的非线性关系，却难以将两者组合起来，现在神经网络提供了一种切实可行又快速稳定的寻找这种表达方式的方法。
人工神经网络（ANNs）或连接系统是计算系统，其模糊地受到构成动物脑的生物神经网络的启发。这些系统通过考虑实例“学习”（即逐步提高性能），通常没有特定于任务的编程。例如，在图像识别中，他们可能会通过分析手动标记为“猫”或“无猫”的示例图像并使用结果识别其他图像中的猫来识别包含猫的图像。他们没有任何先验知识就这样做关于猫，例如，他们有毛皮，尾巴，胡须和猫般的面孔。相反，他们从他们处理的学习资料中演变出自己的一套相关特征。
人工神经网络基于一组称为人造神经元（在动物脑中的生物神经元的简化版本）的连接单元或节点。人造神经元之间的每个连接（简化版本的突触）可以将信号从一个传输到另一个。接收信号的人工神经元可以处理它，然后发出信号传递与之相连的人造神经元。
在常见的ANN实现中，人造神经元之间的连接处的信号是实数，并且每个人造神经元的输出通过其输入之和的非线性函数来计算。人工神经元和连接通常具有随着学习进行而调整的权重。重量增加或减少连接处信号的强度。人造神经元可能有一个阈值，只有当汇总信号超过该阈值时才会发送信号。通常，人造神经元是分层组织的。不同的层可能会对其输入执行不同类型的转换。信号从第一个（输入）到最后一个（输出）层传播，可能在多次穿越层之后。
ANN方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。然而，随着时间的推移，注意力集中在匹配具体任务上，导致生物学的偏差。人工神经网络已用于各种任务，包括计算机[_a***_]，语音识别，翻译，社交网络过滤，游戏板和视频游戏以及医疗诊断。
到此，以上就是小编对于c语言神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言神经网络的3点解答对大家有用。
