随着层数的增加,我们看到输出值迅速向0靠拢,在后几层中,几乎所有的输出值 x 都很接近0!回忆优化神经网络的back propagation算法,根据链式法则,gradient等于当前函数的gradient乘以后一层的gradient,这意味着输出值 x 是计算gradient中的乘法因子,直接导致gradient很小,使得参数难以被更新! 让我们将初始值调大一些,均值...
为什么同样的代码(两层网络),仅修改了一点数据,就出现这么大的差异呢? 我们来对比一个前后两组数据。 其实可以理解为,第一组数据(Input与Output)是一个线性的关系, 所以我们才能用一个矩阵weights来计算三个权重,也就是说这三个权重对四组数据都是有效的,适用于四组数据。 而第二组数据就不是线性的关系了,其...
神经网络中的计算几乎都可以用矩阵计算的形式表示,这也是我用OpenCV的Mat类的原因之一,它提供了非常完善的、充分优化过的各种矩阵运算方法;另一个原因是我最熟悉的库就是OpenCV...有很多比较好的库和框架在实现神经网络的时候会用很多类来表示不同的部分。比如Blob类表示数据,Layer类表示各种层,Optimizer类来表示各种...
Theano:Theano是一个Python库,用于实现高效的数值计算,特别是深度学习算法。它支持多种神经网络架构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。二、C语言神经网络算法C语言神经网络算法是指使用C语言实现的各种神经网络算法,如前向传播算法、反向传播算法、梯度下降算法等。下面是一些常见的C语言神经网络算法: 前向传播算法...
好的,下面我来详细解释一下这个神经网络的实现过程。 首先,我们需要定义输入层、隐藏层和输出层的大小。在本例中,输入层包含两个神经元(分别表示X和Y),隐藏层包含四个神经元,输出层包含一个神经元。 cCopy code #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 4 ...
C语言实现CNN CNN 1.算法介绍 1.1DNN(全连接) 全连接深度神经网络,顾名思义,每个神经元都与相邻层的神经元连接。在这个实验中,每个数字的image是2828,也就是784(=2828)个数值,每个数值对应一个像素值,值的大小反应像素点的强度。这就意味着我们网络的输入层有784个神经元。输出层呢?由于我们是预测0-9...
该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "config.h" ...
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...
2、b;/ 精度控制参数int LoopCout; / 最大循环次数 bp_nn;double fnet(double net) /Sigmoid 函数 ,神经网络激活函数return 1/(1+exp(-net);int InitBp(bp_nn *bp) / 初始化 bp 网络printf(" 请输入隐层节点数,最大数为100:n");scanf("%d", &(*bp).h);printf(" 请输入学习率: n");scanf...
二、C语言实现神经网络的步骤 1.定义数据结构 在C语言中,我们可以使用结构体来定义神经元和神经网络,包括神经元的输入、输出、权重等参数。 2.初始化神经网络 在使用神经网络之前,我们需要对其进行初始化。可以随机初始化神经元的权重,并设置其他参数如学习率等。 3.前向传播 前向传播是指从输入层开始,逐层计算...