【JAVA】神经网络的基本结构和前向传播算法

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学习总结

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简单的神经网络示例（Java）

在这个示例中，我们将创建一个简单的神经网络，用于理解神经网络的基本结构和前向传播算法。我们将使用Java来实现一个基本的两层神经网络（一个输入层，一个隐藏层，一个输出层）。

1. 准备工作

首先，确保你已经安装了Java开发环境（JDK）。我们将使用标准的Java库来实现这个示例，不需要额外的依赖。

2. 定义神经网络类

我们将定义一个简单的神经网络类，包含输入层、隐藏层和输出层的基本结构。为了简单起见，我们将使用随机初始化权重和偏置，并且使用Sigmoid激活函数。

2.1 定义神经网络类

public class SimpleNeuralNetwork {
private double[][] weightsInputHidden;
private double[] biasHidden;
private double[][] weightsHiddenOutput;
private double biasOutput;

public SimpleNeuralNetwork(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {// 随机初始化权重和偏置weightsInputHidden = new double[inputSize][hiddenSize];for (int i = 0; i < inputSize; i++) {for (int j = 0; j < hiddenSize; j++) {weightsInputHidden[i][j] = Math.random();}}biasHidden = new double[hiddenSize];for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {biasHidden[i] = Math.random();}weightsHiddenOutput = new double[hiddenSize][outputSize];for (int i = 0; i < hiddenSize; i++) {for (int j = 0; j < outputSize; j++) {weightsHiddenOutput[i][j] = Math.random();}}biasOutput = Math.random();
}// Sigmoid激活函数
private double sigmoid(double x) {return 1 / (1 + Math.exp(-x));
}// 前向传播
public double[] forward(double[] inputs) {double[] hiddenLayerOutputs = new double[weightsInputHidden[0].length];for (int i = 0; i < hiddenLayerOutputs.length; i++) {double sum = biasHidden[i];for (int j = 0; j < inputs.length; j++) {sum += inputs[j] * weightsInputHidden[j][i];}hiddenLayerOutputs[i] = sigmoid(sum);}double[] outputLayerOutputs = new double[weightsHiddenOutput[0].length];for (int i = 0; i < outputLayerOutputs.length; i++) {double sum = biasOutput;for (int j = 0; j < hiddenLayerOutputs.length; j++) {sum += hiddenLayerOutputs[j] * weightsHiddenOutput[j][i];}outputLayerOutputs[i] = sigmoid(sum);}return outputLayerOutputs;
}public static void main(String[] args) {// 示例：输入层有2个神经元，隐藏层有2个神经元，输出层有1个神经元SimpleNeuralNetwork nn = new SimpleNeuralNetwork(2, 2, 1);// 示例输入double[] input = {0.5, 0.3};// 前向传播double[] output = nn.forward(input);// 输出结果System.out.println("Output: " + output[0]);
}