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...
for(int k=0;k<=IMG_SIZE - W_SIZE;k++) //特征平面的行 列平移 行卷积 { for(int r=0;r<=IMG_SIZE - W_SIZE;r++) //特征平面的列 行平移 列卷积 { tmp = 0.0; //单次卷积 点对点相乘 然后相加 for(int i=0;i<W_SIZE;i++) //卷积的行 { for(int j=0;j<W_SIZE;j++) //卷...
卷积模式:Valid卷积模式。 激活函数:Relu函数。 输出尺寸:每个卷积神经元输出(28-5+1)*(28-5+1)=24*24的卷积结果,总共6个卷积神经元,因为总共输出6张24*24的卷积结果图像。 假设输入图像为I,卷积核为k,偏置为b,激活函数为f(x),那么C1层的每个卷积神经元的输出Y按照下式计算,其中"*"号为图像的卷积操作...
voidcnnbp(CNN*cnn,float*outputData)// 网络的后向传播{int i,j,c,r;// 将误差保存到网络中for(i=0;i<cnn->O5->outputNum;i++)cnn->e[i]=cnn->O5->y[i]-outputData[i];/*从后向前反向计算*/// 输出层O5for(i=0;i<cnn->O5->outputNum;i++)cnn->O5->d[i]=cnn->e[i]*sig...
卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核DSP下运行CNN,所以便尝试通过C语言来编写,主要参考的代码是DeepLearnToolbox的内容,DeepLearnToolbox是用Matlab脚...
接下来我们分层分析整个网络的反向传播过程。在本文的卷积神经网络中主要有以下四种情况: 一、输出层(单层神经网络层) (1)误差能量定义为实际输出与理想输出的误差 这里的d是理想预期输出,y指实际输出,i指输出位,本文的网络输出为10位,所以N=10. (2)误差能量关于参数(权重)的导数。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具...
3D卷积神经网络中的C代表什么,D代表什么?两者有什么区别 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv3d.html 结论: C 就是channel; RGB三个通道, D 就是Dimension;维度,除了宽高之外,还有一个时间维度。 在深度学习中,你可以把一个二维图像,经过一个卷积和,变成高维图像。这里改变的就是Channel...
对于卷积神经网络(CNN)描述正确的是()A.CNN实际上就是一个单层感知机。B.CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成C.卷积是一种向量和矩阵的模拟图像运算。D.CN
这就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的思想了。可调整的滤波器是 CNN 的“卷积”那部分;如何调整滤波器则是 CNN 的“神经网络”那部分。二、神经网络人工神经网络(Neural Network, NN)作为一个计算模型,其历史甚至要早于计算机。 W.S. McCulloch 和 W. Pitts 在四十年代就提出了人工神经元...