나 전자과 머신러닝 억지로 수업 듣게 되었는데,기말 시험 뭐 나오냐? 조상님들아 내게 힘을 줘 c라도 받고 싶다 ㅠㅠ

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <math.h>

#define MAX_HIDDEN_LAYERS 10 // 최대 히든층 개수

#define MAX_NEURONS 100 // 최대 뉴런 개수

// 시그모이드 활성화 함수

double sigmoid(double x) {

    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));

}

// 역전파 알고리즘 구현

void backpropagation(double input[], int inputSize, double target[], int targetSize, int hiddenLayers, int neurons[], double weights[][MAX_NEURONS][MAX_NEURONS], double biases[][MAX_NEURONS]) {

    double hidden[MAX_HIDDEN_LAYERS][MAX_NEURONS];

    double output[MAX_NEURONS];

    double error[MAX_NEURONS];

    double delta[MAX_HIDDEN_LAYERS][MAX_NEURONS];

    // 순전파

    for (int i = 0; i < hiddenLayers; i++) {

        for (int j = 0; j < neurons[i]; j++) {

            double sum = biases[i][j];

            for (int k = 0; k < (i == 0 ? inputSize : neurons[i - 1]); k++) {

                sum += input[k] * weights[i][k][j];

            }

            hidden[i][j] = sigmoid(sum);

        }

    }

    for (int i = 0; i < targetSize; i++) {

        double sum = biases[hiddenLayers][i];

        for (int j = 0; j < neurons[hiddenLayers - 1]; j++) {

            sum += hidden[hiddenLayers - 1][j] * weights[hiddenLayers][j][i];

        }

        output[i] = sigmoid(sum);

    }

    // 오차 계산

    for (int i = 0; i < targetSize; i++) {

        error[i] = target[i] - output[i];

    }

    // 역전파

    for (int i = hiddenLayers - 1; i >= 0; i--) {

        for (int j = 0; j < neurons[i]; j++) {

            double sum = 0.0;

            if (i == hiddenLayers - 1) {

                for (int k = 0; k < targetSize; k++) {

                    sum += weights[i + 1][j][k] * error[k];

                }

            }

            else {

                for (int k = 0; k < neurons[i + 1]; k++) {

                    sum += weights[i + 1][j][k] * delta[i + 1][k];

                }

            }

            delta[i][j] = hidden[i][j] * (1 - hidden[i][j]) * sum;

        }
대충 만든거