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Objective-C实现浅层神经网络算法示例

以下是一个使用Objective-C编写的简单浅层神经网络（包括输入层、一个隐藏层和输出层）的示例。该示例展示了如何构建一个前馈神经网络的基础结构，并涉及基本的训练与预测功能。请注意，这个示例仅用于教育目的，实际应用中可能需要更复杂的网络架构和更高效的训练算法。

代码示例如下：

#import <Foundation/Foundation.h>#import <math.h>

@interface Neuron : NSObject {// 神经元的输入权重NSArray *weights;// 神经元的偏置值double *biases;}

@property (nonatomic, retain) NSArray *weights;@property (nonatomic, retain) double *biases;

// 初始化神经元

• (id)initWithInputSize:(int)inputSize;
• (id)initWithHiddenLayerSize:(int)hiddenLayerSize;
• (id)initWithOutputLayerSize:(int)outputLayerSize;

// 提供输入并计算输出

• (NSArray *)feedForwardWithInput:(NSArray *)input;

// 后处理计算（如反向传播等）

• (void)backwardPropagationWithTarget:(NSArray *)target;

// 计算损失

• (double)computeLossWithTarget:(NSArray *)target;

// 更新权重和偏置值

• (void)updateWeightsAndBiasesWithLearningRate:(double)learningRate;

@end

接下来，我们可以创建一个简单的主类来定义网络的结构和训练过程：

@interface Network : NSObject {Neuron *inputLayer;Neuron *hiddenLayer;Neuron *outputLayer;double *learningRate;}

@property (nonatomic, retain) Neuron *inputLayer;@property (nonatomic, retain) Neuron *hiddenLayer;@property (nonatomic, retain) Neuron *outputLayer;@property (nonatomic, assign) double learningRate;

• (id)initWithInputSize:(int)inputSize hiddenLayerSize:(int)hiddenLayerSize outputLayerSize:(int)outputLayerSize;
• (void)trainWithInput:(NSArray *)input target:(NSArray *)target;
• (NSArray *)predictWithInput:(NSArray *)input;

// 其他辅助方法...

• (void)initializeWeights;
• (void)computeDelta;
• (void)adjustWeights;
• (void)activationFunction:(double *)input activation:(double *)output;
• (void)derivativeFunction:(double *)input derivative:(double *)output;

@end

此外，我们还需要实现一些激活函数和损失函数：

@interface ActivationFunction {// 激活函数的反函数double (*reverse)(double);}

• (ActivationFunction *)sigmoid;
• (ActivationFunction *)relu;
• (ActivationFunction *)linear;

@interface LossFunction {// 损失函数的反函数double (*reverse)(double);}

• (LossFunction *)meanSquaredError;
• (LossFunction *)meanAbsoluteError;
• (LossFunction *)crossEntropy;

// 具体实现这些函数的反向传播逻辑...

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