1.定义神经网络类 根据本人的理解,输入层只有自变量,所以定义神经网络类的时候没有把输入层计算在内,方便程序编写. 每一层神经元包含的变量有输入x;偏置b;参数w;输出a,每一层的输出a同时也是下一层的输入x.如果神经网络不具备学习功能,仅用这些参数就够了. 每层神经元用于学习的变量有净输出值z,这个值用于计...
一、神经网络C语言库函数神经网络C语言库函数是指一些预先编写好的函数集合,用于实现神经网络的各种操作,如前向传播、反向传播、训练等。这些函数通常由一些专业的开发人员编写和测试,可以大大提高开发效率和应用性能。下面是一些常见的神经网络C语言库函数: FANN(Fast Artificial Neural Networks):FANN是一个开源的C语言...
采用BP学习算法的前馈型神经网络通常被称为BP网络。 BP网络具有很强的非线性映射能力,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近(根据Kolrnogorov定理)。 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程; (2)误差信号反向传递子过程。 在BP神经网络中,单个样本有 个输入,有 个输...
其中,Kuangjia神经网络是一种流行的神经网络库,它提供了许多高级的神经网络模型和算法,包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等等。Kuangjia神经网络的C语言接口为开发者提供了一系列的库函数,使得开发者可以轻松地使用C语言来构建神经网络模型。下面介绍一些Kuangjia神经网络C语言库函数中的重点词汇或短语: 网络...
FANN 是个开源的 C 语言实现的人工神经网络库,由于是标准 C 语言写成的,所以对操作系统等的要求很少,在各个平台下都可以运行。而且这个库支持定点运算,在没有浮点处理器的 CPU 上运行会比别的不支持定点运算的库快很多。 FANN 虽然是纯 C 语言写成的,但是按照面向对象的思想构架的,接口设计的很好。有较为详细的...
1.神经网络基础 神经网络是一种模仿人类神经系统工作方式的算法模型。它由大量的人工神经元组成,通过彼此之间的连接实现信息的传递和处理。常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。 2. C语言中的神经网络库 C语言作为一种高效的编程语言,为进行深度学习和神经网络编程提供了广泛的支持。一些...
神经网络的C语言实现#include <stdlib.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include #define OUT_COUT 2 //输出向量维数 #define IN_COUT 3 //输入向量维数 #define COUT 6 //样本数量 typedef struct { //bp人工神经网络结构 int h; //实际使用隐层数量 double v[IN_COUT][50]; //隐藏...
【FANN:C语言人工神经网络库】’Fast Artificial Neural Network Library (FANN)' GitHub: http://t.cn/RwtbAwO
根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络,C语言写成,不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率92%,多代训练识别率98%。 DEMO main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO,直接编译即可运行,训练集60000张,测试集10000张。