自己动手写神经网络（一）C++实现
C++写的神经网络项目，结构清晰、逻辑完整，适合想从底层搞明白神经网络原理的你。main.cpp负责网络结构搭建、训练流程控制，思路挺清晰的。用Duanxx_debug.h做调试也挺方便，变量打印、日志追踪都有考虑到。像前向传播、反向传播、权重初始化这些基础操作都有实现，而且没用框架，纯 C++手撸，练手合适。
前向传播用的sigmoid之类的激活函数，训练的时候靠反向传播+梯度下降来优化权重。每一层的输出当作下一层的输入，整个数据流动路径还蛮清楚的。代码结构上建议你看下类的划分，网络、层、神经元的模块化设计做得还不错，挺值得借鉴。
写神经网络最怕调试麻烦，这项目加了不少打印和调试辅助，像Duanxx_debug.h里的调试宏，能帮你快速定位数值问题。损失函数用的是常见的均方误差（MSE），计算起来简单直观，适合上手。
如果你也想用 C++撸一遍神经网络，这份代码真的挺靠谱的。手写神经网络虽然比不上 PyTorch 这些库爽，但也能让你彻底明白每一步在干嘛。适合学完理论，想落地实操的阶段。
顺带推荐几个相关的资料，可以加深理解：
- BP 神经网络 C++实现：思路类似，可以对照看
- 神经网络基础：理论补充还不错
- RMSProp 反向传播+源码：想拓展优化算法可以看看
文件大小：1.61KB
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