我正在开发一个神经网络应用程序，但是当我尝试打印前馈的输出时出现问题：控制台显示此值：
输出总是1 1 1 1 1
我使用 3 层，包括 2500 个输入节点、1800 个隐藏节点和 5 个输出节点。我使用 sigmoid 二进制作为激活函数，测试权重固定为 0.5。
当我尝试使用一个非常简单的架构（2 个输入，3 个隐藏，1 个输出）时，它工作得很好，但是现在有这么多节点，我无法手动计算输出，所以我不知道结果是否是对或错。
我的代码是错误的，还是我不能给出固定的重量？我只想做一个前馈，而不是反向传播，输入是从 0 到 1 的随机。
这是network.cpp：
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "network.h"
#include "neuron.h"
using namespace std;
layer::layer(int numberOfNeuron,int numberOfInput,int numberOfOutput):
neuron_layer(numberOfNeuron)
{
for(int i=0;i<numberOfNeuron;i++)
{
neuron_layer[i] = new neuron(numberOfInput,numberOfOutput);
}
}
layer::~layer()
{
}
int layer::get_number_of_neuron()
{
return neuron_layer.size();
}
network::network(int layerNumber,int hiddenNeuronNumber):
layer_network(layerNumber)
{
this->layer_numbers = layerNumber;
for(int i=0;i<layerNumber;i++)
{
if(i==0)
{
layer_network[i] = new layer(2500,5,hiddenNeuronNumber);
}
else if(i==1)
{
layer_network[i] = new layer(hiddenNeuronNumber,2500,5);
}
else if(i==2)
{
layer_network[i] = new layer(5,hiddenNeuronNumber,1);
}
}
cout<<endl<<"Input layer : "<<layer_network[0]->get_number_of_neuron()<<endl;
cout<<"Hidden layer : "<<layer_network[1]->get_number_of_neuron()<<endl;
cout<<"Output layer : "<<layer_network[2]->get_number_of_neuron()<<endl;
}
network::~network()
{
}
void network::init_input_layer(int inputNeuronNumber,int hiddenNeuronNumber)
{
for(int i=0;i<inputNeuronNumber;i++)
{
for(int j=0;j<hiddenNeuronNumber;j++)
{
layer_network[0]->neuron_layer[i]->outputs[j]->weights = 0.5f;
}
}
}
void network::init_hidden_layer(int inputNeuronNumber,int hiddenNeuronNumber,int outputNeuronNumber)
{
for(int i=0;i<hiddenNeuronNumber;i++)
{
for(int j=0;j<inputNeuronNumber;j++)
{
layer_network[1]->neuron_layer[i]->inputs[j]->weights = layer_network[0]->neuron_layer[j]->outputs[i]->weights;
}
}
for(int k=0;k<hiddenNeuronNumber;k++)
{
for(int l=0;l<outputNeuronNumber;l++)
{
layer_network[1]->neuron_layer[k]->outputs[l]->weights = 0.5f;
}
}
}
void network::init_ouput_layer(int hiddenNeuronNumber,int outputNeuronNumber)
{
for(int i=0;i<outputNeuronNumber;i++)
{
for(int j=0;j<hiddenNeuronNumber;j++)
{
layer_network[2]->neuron_layer[i]->inputs[j]->weights = layer_network[1]->neuron_layer[j]->inputs[i]->weights;
}
}
}
这是神经元.cpp：
#include "neuron.h"
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;
synapse::synapse()
{
}
synapse::~synapse()
{
}
neuron::neuron(int numberOfInput,int numberOfOutput):
inputs(numberOfInput),outputs(numberOfOutput)
{
for(int i=0;i<numberOfInput;i++)
{
inputs[i] = new synapse();
}
for(int i=0;i<numberOfOutput;i++)
{
outputs[i] = new synapse();
}
}
neuron::~neuron()
{
}
int neuron::get_input_size()
{
int input_length;
input_length=(int) inputs.size();
return input_length;
}
int neuron::get_output_size()
{
int output_length;
output_length=(int) outputs.size();
return output_length;
}
void neuron::input_fire()
{
output_value = inputs[0]->activation_values;
for(int i=0;i<get_output_size();i++)
{
outputs[i]->activation_values = output_value;
}
}
void neuron::fire()
{
output_value = 0.0f;
for(int i=0;i<get_input_size();i++)
{
output_value+=(inputs[i]->activation_values)*(inputs[i]->weights);
}
//cout<<endl<<"Before Sigmoid"<<output_value;
output_value = 1.0f / (1.0f+ exp(-output_value));
//cout<<" After Sigmoid"<<output_value;
for(int i=0;i<get_output_size();i++)
{
outputs[i]->activation_values = output_value;
}
}
我想我不需要发布 neuron.h 和 network.h 因为它们都只包含声明。我在.cpp 中定义函数。这就是我创建对象的方式：
srand (time(NULL));
float inputTest[2500];
network test(3,1800);
test.init_network(1800);
for(int i=0;i<2500;i++)
{
inputTest[i]=(float)rand()/(float)RAND_MAX;
}
test.feedforward(inputTest);