在神经网络的训练过程中，EXC_BAD_ACCESS/KERN_INVALID_ADDRESS

我正在MAC OS X Yosemite上用c99编译我的神经网络

gdb没有给我很多信息，所以我使用了很多printf来定义我的问题所在。 以下是gdb给我的信息：

进入错误输出0

0.000000

程序收到信号EXC\u访问错误，无法访问内存。

原因：KERN\u地址无效\u地址：0x0000000000000000

0x0000000000000000英寸？？（）

这是我的代码：

127         for (int k = 0; k < 94; k++)
128         {
129             printf("\nentering into error output %d\n", k);
130             printf("\n%lf\n", results[k]);
131             printf("\n%lf\n", outputNeuron[k].output(&outputNeuron[k]));
132             printf("\n%lf\n", sigmoid.derivative(outputNeuron[k].output(&outputNeuron[k])));
133 
134             outputNeuron[k].error =
135                 sigmoid.derivative(outputNeuron[k].output(&outputNeuron[k]))     *  
136                 (results[k] - outputNeuron[k].output(&outputNeuron[k]));
137 
138             printf("\n adjustWeights output %d\n", k);
139             outputNeuron[k].adjustWeights(&outputNeuron[k]);
140 
141             printf("\nerror output %d ok\n", k);
142         }

127表示（int k=0；k<94；k++）
128         {
129 printf（“\n输入到错误输出%d\n”，k）；
130 printf（“\n%lf\n”，结果[k]）；
131 printf（“\n%lf\n”，outputNeuron[k]。output（&outputNeuron[k]）；
132 printf（“\n%lf\n”，S形导数（outputNeuron[k]。output（&outputNeuron[k]））；
133
134输出神经元[k]。错误=
135 S形导数（输出神经元[k]。输出（&输出神经元[k]）*
136（结果[k]-outputNeuron[k]。输出（&outputNeuron[k]）；
137
138 printf（“\n输出%d\n”，k）；
139 outputNeuron[k]。调整权重（&outputNeuron[k]）；
140
141 printf（“\n错误输出%d正常\n”，k）；
142         }

如果你还需要什么，尽管问吧，因为我想你是我最后的希望

编辑：

77 TNeuron输出神经元[94]；
78如果（是空的（文件））
79表示（int k=0；k<94；k++）
80         {
81 outputNeuron[k]=TNeuron_create（）；
82 outputNeuron[k]。随机加权（&outputNeuron[k]）；
83         }

文件现在是空的

下面是TNeuron_create（）：

37 TNeuron TNeuron_create（）
38 {
39.本公司的结构；
40欧元初始值（&This）；
41把这个还给我；
42 }
43
44无效TNeuron_Init（结构TNeuron*This）
45 {
46本->输出=TNeuron\U输出；
47
48本->随机加权=tEURON_随机加权；
49
50本->调整重量=t欧元调整重量；
51
52表示（int i=0；i<20；i++）
53表示（int j=0；j<20；j++）
54         {
55该->输入[i][j]=0；
56该->权重[i][j]=0；
57         }
58
59此->错误=0；
60
61此->biasWeight=0；
62 }

编辑2：

  5 double TNeuron_output(struct TNeuron *This)
  6 {
  7     TSigmoid sigmoid = TSigmoid_create();
  8 
  9     double op = 0;
 10     for (int i = 0; i < 20; i++)
 11         for (int j = 0; j < 20; j++)
 12             op += This->weights[i][j] * This->inputs[i][j];
 13 
 14     return sigmoid.output(op + This->biasWeight);
 15 }

5双TNeuron\u输出（结构TNeuron*This）
6 {
7 t乙状结肠乙状结肠=t乙状结肠_create（）；
8.
9双op=0；
10表示（int i=0；i<20；i++）
11表示（int j=0；j<20；j++）
12 op+=此->权重[i][j]*此->输入[i][j]；
13
14返回sigmoid.输出（op+This->biasWeight）；
15 }

outputNeuron是如何定义和初始化的？outputNeuron是否为空？当我尝试打印F

outputNeuron[k]时，出现了一个段错误.output

所以我认为问题出在

outputNeuron

上，但是

hiddenNeuron

s的制作方法相同，看起来对它们没有问题。也许你应该用printfs插入

TNeuron\u output（）

和

tsigomoid\u output（）

。看起来您的程序在这两个函数中的一个函数中正在消亡。没有完整的代码，很难说在哪里

TNeuron_输出

似乎正常，因此问题可能出在

TSigmoid_输出

中。或者它可能是

tsigomoid_create（）

，但我希望这个函数很简单。问题是，当我的NN只是一个XOR时，这些函数就工作了，我没有对它们做任何更改

TSigmoid

仅包含我使用的数学公式。

 37 TNeuron TNeuron_create()
 38 {
 39     struct TNeuron This;
 40     TNeuron_Init(&This);
 41     return This;
 42 }
 43 
 44 void TNeuron_Init(struct TNeuron *This)
 45 {
 46     This->output = TNeuron_output;
 47 
 48     This->randomizeWeights = TNeuron_randomizeWeights;
 49 
 50     This->adjustWeights = TNeuron_adjustWeights;
 51 
 52     for (int i = 0; i < 20; i++)
 53         for (int j = 0; j < 20; j++)
 54         {
 55             This->inputs[i][j] = 0;
 56             This->weights[i][j] = 0;
 57         }
 58 
 59     This->error = 0;
 60 
 61     This->biasWeight = 0;
 62 }

  5 double TNeuron_output(struct TNeuron *This)
  6 {
  7     TSigmoid sigmoid = TSigmoid_create();
  8 
  9     double op = 0;
 10     for (int i = 0; i < 20; i++)
 11         for (int j = 0; j < 20; j++)
 12             op += This->weights[i][j] * This->inputs[i][j];
 13 
 14     return sigmoid.output(op + This->biasWeight);
 15 }