在iOS系统上创建

上篇讲述了神经网络的基本数学推导，下面讲讲实际应用。我们的神经网络模型是用C语言编写的，然后通过OC调用C语言函数来实现在iOS系统上的调用。

首先定义两个二维数组来模拟矩阵(矩阵就是一个二维数组) d_in[Data][In]，d_out[Data][Out]。其中Data为训练样本数据，in代表每个样本有几个输入，Out代表每个样本有几个输出。声明w[Neuron][In]  表示某个输入对某个神经元的权重，v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重；与之对应的保存它们两个修正量的数组 dw[Neuron][In] 和 dv[Out][Neuron]。数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出，OutputData[Out]  存储BP神经网络的输出。

至此，所需变量都声明完毕。该写C语言函数了。首先，训练数据需要训练样本的支持。所以，写一个CreateTestExample()函数来创建训练所有的输入样本和对应的输出样本：

创建完文件以后，要读取样本数据给神经网络以训练。创建一个readData()函数：

初始化一个神经网络：注意，此处需要将样本归一化到0至1之间，以防训练时产生较大波动。

初始化网络以后，就可以进行训练了：

其中computeO()函数用来进行前向计算，backUpdate()函数用来进行BP算法：

在创建的iOS工程文件里调用这几个函数即可：

至此，一个iOS项目就完成了。项目代码可以上我的GitHub上下载。