训练神经网络其实是不断地塑造函数（神经网络），使它能够输出想要的结果的过程。函数内部有一堆系数（即权重），这些系数在训练过程中迭代调整。标准的训练过程需要用到神经网络结构以及另一个函数，该函数会告诉你输出与预期值的差距（称为损失函数）。举一个简单的损失函数的例子：loss（实际值, 预期值）=（预期...
•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0] = a[0][0] + a[0][1],以此类推。数组a、b即可作为网络的训练样本。 •定义浮点数组w、v分别存放隐层和输出层的权值数据,并随机初始化w、v中元素为-1~1之间的浮点数。 •将1000组输入(a[1000][2])逐个进行前馈计算,并根据计算的输...
我们就先做一个最简单的神经元,这个神经元有两个输入,接受到输入后就会向前产生一个传递(在这里要说一句话,神经网络中我们把得到结果的方向叫做前,有的人可能习惯把得到结果的方向理解成向后,这个地方要稍微注意一下) 按说神经元应该会有两个权值w1,w2,给输入加权相乘,然后加上一个偏差就可以了 比如: 输入为x...
可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的问题,比如说进行手写数字的识别,需要用神经网络对样本进行迭代训练,训练完成之后,训练得到的模型是好是坏,我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。 完善后的Net类 需要知道的是现在的Net类已经相对完善了,为...
徒手用 1000 行 C 语言实现,不依赖庞大的外部库,Mac 即可运行。 你还觉得难吗? 如今这年头,徒手写神经网络代码已经不算事儿了,现在流行手搓大模型训练代码了!这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI创始团队成员Andrej Karpathy仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。
请记住,使用外部运算训练网络肯定是不可能的。你最可能面临的错误是缺少梯度运算。我目前正在将梯度运算从Python迁移到C ++。 在这个博客文章中,我们将建立一个深度神经网络,使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。目前在C ++中没有优化器,所以你会看到训练...
总的来说,llm.c 是训练 GPT-2 的直接实现。这个实现结果出人意料地简短。但 llm.c 不支持其他神经网络,仅支持 GPT-2,如果你想更改神经网络的任何内容,则需要专业知识。幸运的是,所有最先进的 LLM 实际上与 GPT-2 根本没有太大的区别。并且,llm.c 必须进行额外的调整和完善,但原则上我认为它应该几乎能够...
预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，...
加入一个神经网络节点和一个C5.0节点以便训练这两个模型。按下图所示连接得到数据流。 Step8 分别单击神经网络和C5.0节点对话框中的“执行”按钮,执行过程完毕,如下图所示管理器窗口右上部的“模型”选项卡会闪烁,提示两个新的模型节点已经产生,其中一个是神经网络模型,一个是C5.0模型。