modernC++手撸任意层神经网络22前向传播反向传播&梯度下降等23代码补全的例子0901b

以下神经网络代码,请添加输入:{ {1,0},{1,1}},输出{1,0};添加反向传播,梯度下降等训练!

以下神经网络代码,请添加输入:{
  
   
   {1,0},{1,1}},输出{1,0};添加反向传播,梯度下降等训练!
#include <iostream>
#include<vector>
#include<Eigen/Dense>
#include<random>
#include<fstream>

using namespace std;

Eigen::MatrixXd forwardPropagation(const std::vector<Eigen::MatrixXd>& weights, const Eigen::VectorXd& input) {
    Eigen::MatrixXd output = input;
    for (const auto& w : weights) {
        output.conservativeResize(output.rows(), 1);  // Make sure it's a column vector
        output = w * output;
        output = output.unaryExpr([](double x) { return 1.0 / (1.0 + std::exp(-x)); }); // Activation function (sigmoid)
    }
    return output;
}//Eigen::MatrixXd forwardPropagation(

int main()
{

    // Read network architecture from file
    std::vector<int> layers = readLayers("\\s.txt");

    // Initialize weights ra