于是萌生了自己用C写一个手写识别程序想法。 要用C不依赖第三方库写一个神经网络,需要从数学推导、网络模型和工程实现三个方面着手。项目本身没有什么价值,只是个人学习神经网络一个小玩具。代码地址:github.com/yuanrongxi/s 神经网络涉及到的数学主要是线性代数和微积分求导,神经网络中的计算大部分是通过矩阵来...
一枚非计科嘉心糖用C语言从深度学习底层原理逐步实现多通道卷积神经网络捏～点点关注捏～乃琳:https://space.bilibili.com/672342685珈乐:https://space.bilibili.com/351609538嘉然:https://space.bilibili.com/672328094贝拉:https://space.bilibili.com/672353429向
using namespace std; //自己新建一个txt文件,写入分类的标签(一行写一个标签,例如二分类,第一行写good,第二行bad) String labels_txt_file = "F:\\py\\实现卷积神经网络\\output\\expert-graph.txt"; String tf_pb_file = "F:\\py\\实现卷积神经网络\\output\\expert-graph.pb"; vector readClassNa...
它是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。目标检测的速度是它的特点，YOLO是它的核心灵魂。所以谈及Darknet就是在谈YOLO。而在YOLO算法中是把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。
KANN是一个独立的轻量级库,用于构建和训练中小型人工神经网络,如多层感知器,卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图形的反向模式自动区分,并允许构建具有递归,共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与主流深度学习框架(如TensorFlow)相比,KANN不具备可扩展性,但它的灵活性接近,代码库小...
本文为极市平台原创编译,首发于C3D network: 用于视频特征提取的3维卷积网络。 卷积神经网络(CNN)近年被广泛应用于计算机视觉中,包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的,使用的是二维卷积(即卷积核的维度为二维)。而对于基于视频分析的问题,2D convolution不能很好得捕获时序上的信息。因此3D ...
神经网络中每层对输入数据所做的具体操作保存在该层的权重(weight)中,其本质是一串数字。用术语来说,每层实现的变换由其权重来参数化(parameterize,见图 1-7)。权重有时也被称为该层的参数(parameter)。在这种语境下,学习的意思是为神经网络的所有层找到一组权重值,使得该网络能够将每个示例输入与其目标正确地一...
卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用,卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外,卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小,简化了网络模型,提高了训练的效率。
将网络参数的梯度进行反向传播 更新网络权重 卷积神经网络的组成部分 由输入层,卷积神经层,采样层、全连接层及输出层。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接层被合称为隐含层。 卷积层: 由很多个神经元构成,神经元包含了两个计量单位,一个输入x,一个权值w。输入数据x与权值w相乘得到加权和e ,然后通过激活函数...
在上一篇文章中,我们用C语言实现了一个卷积层,并查看了结果。在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。