C++ 从XOR神经网络到图像识别
我有一个基本的XOR训练的神经网络，它的结构如下。2个输入、2个隐藏节点和1个输出。我想将其扩展到具有NxN输入、M个隐藏节点和O个输出的灰度图像识别C++ 从XOR神经网络到图像识别,c++,neural-network,artificial-intelligence,xor,backpropagation,C++,Neural Network,Artificial Intelligence,Xor,Backpropagation,我有一个基本的XOR训练的神经网络，它的结构如下。2个输入、2个隐藏节点和1个输出。我想将其扩展到具有NxN输入、M个隐藏节点和O个输出的灰度图像识别 我的问题是，对于NxN浮点输入值在0.0和1.0之间的网络，相同的基本理论是否适用于与XOR网络相同的前馈和反向传播应用程序，或者还有更多的步骤吗？假设您想要创建一个经典网络-一切都完全相同，只需将图像矢量化-这意味着它实际上不是NxN矩阵，而是0到1之间的N^2长向量值
我的问题是，对于NxN浮点输入值在0.0和1.0之间的网络，相同的基本理论是否适用于与XOR网络相同的前馈和反向传播应用程序，或者还有更多的步骤吗？假设您想要创建一个经典网络-一切都完全相同，只需将图像矢量化-这意味着它实际上不是NxN矩阵，而是0到1之间的N^2长向量值