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在人工智能時代，使用C語言編寫一個基礎的自學習代碼可以是一個有趣的項目。下面是一個簡單的示例，展示了如何使用C語言實現(xiàn)一個基礎的自學習代碼。 首先，我們需要定義一個結(jié)構體，用于存儲訓練數(shù)據(jù)和學習結(jié)果。這個結(jié)構體可以包含輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。 ```c typedef struct { float inputs[2]; float output; } TrainingData; ``` 接下來，我們需要初始化一些訓練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將用于訓練自學習模型。這里我們假設我們要訓練一個模型來學習一個簡單的邏輯函數(shù)。 ```c TrainingData trainingData[] = { {{0, 0}, 0}, {{0, 1}, 1}, {{1, 0}, 1}, {{1, 1}, 0} }; ``` 接著，我們定義一個權重數(shù)組，用于存儲訓練數(shù)據(jù)的權重值。這些權重值將用于計算自學習模型的輸出結(jié)果。 ```c float weights[2] = {0}; ``` 然后，我們編寫一個訓練函數(shù)來更新權重值。這里我們使用梯度下降算法來更新權重值。 ```c void train(TrainingData *data, float *weights, int numData, int numIterations, float learningRate) { for (int i = 0; i < numIterations; i++) { for (int j = 0; j < numData; j++) { float output = 0; for (int k = 0; k < 2; k++) { output += data[j].inputs[k] * weights[k]; } float error = data[j].output - output; for (int k = 0; k < 2; k++) { weights[k] += learningRate * error * data[j].inputs[k]; } } } } ``` 最后，我們可以編寫一個測試函數(shù)來使用訓練好的模型進行預測。 ```c float predict(float *inputs, float *weights) { float output = 0; for (int k = 0; k < 2; k++) { output += inputs[k] * weights[k]; } return output; } int main() { train(trainingData, weights, 4, 100, 0.1); float testInputs[][2] = {{0, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {1, 1}}; for (int i = 0; i < 4; i++) { float prediction = predict(testInputs[i], weights); printf("Prediction for %d: %f\n", i, prediction); } return 0; } ``` 以上代碼是一個簡單的使用C語言編寫的基礎自學習代碼示例。它展示了如何使用梯度下降算法來訓練一個模型，并使用訓練好的模型進行預測。你可以根據(jù)具體的需求和場景進行修改和擴展。 |
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