Реализация нейронной сети без использования сторонних библиотек в C++ может быть достаточно трудоемкой задачей, так как нейронные сети включают в себя множество сложных математических операций и алгоритмов. Однако, я могу привести вам общую структуру реализации нейросети без использования сторонних библиотек.
1. Определение структуры нейронной сети:
- Набор входных данных и соответствующих весов для каждого нейрона.
- Функции активации для каждого слоя нейронов.
- Количество слоев и количество нейронов в каждом слое.
- Метод обучения нейронной сети (например, обратное распространение ошибки).
2. Инициализация весов нейронов:
- Случайная или предопределенная инициализация весов для каждого нейрона.
- Веса можно хранить в виде двумерного массива или структуры данных, соответствующей выбранной структуре нейронной сети.
3. Прямое распространение (forward propagation):
- Подсчет взвешенной суммы входных данных и весов каждого нейрона в слое.
- Применение функции активации к полученной сумме для получения выхода каждого нейрона.
- Передача выходов одного слоя в качестве входов следующего слоя.
4. Обратное распространение ошибки (backpropagation):
- Расчет ошибки между выходами нейронной сети и ожидаемыми значениями.
- Распространение ошибки назад через сеть для корректировки весов каждого нейрона.
- Применение оптимизационного алгоритма (например, градиентного спуска) для обновления весов.
5. Тренировка нейронной сети:
- Подготовка обучающего набора данных с известными правильными ответами.
- Повторение цикла прямого распространения и обратного распространения ошибки, пока не будет достигнута заданная точность или количество итераций.
6. Тестирование и оценка производительности:
- Использование отдельного тестового набора данных для оценки производительности нейронной сети.
- Оценка точности предсказаний и анализ ошибок для улучшения производительности.
Реализация нейросети без библиотек в C++ является сложной и сложно поддающейся обобщению задачей, так как требует глубокого понимания алгоритмов и математических основ нейронных сетей. Однако, приведенная выше общая структура может помочь вам приступить к реализации.