backward():执行反向传播,调用updateWeights()函数更新权值。 这些函数已经是神经网络程序核心中的核心。剩下的内容就是慢慢实现了,实现的时候需要什么添加什么,逢山开路,遇河架桥。 神经网络初始化——initNet()函数 先说一下initNet()函数,这个函数只接受一个参数——每一层神经元数目,然后借此初始化神经网络。这...
用C语言手写一个神经网络 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 #include #include #include "config.h" #include "dataset.h" #include "nn.h" int network...
深度学习领域最近发展很快,前一段时间读transformer论文《Attention Is All You Need》时,被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里,其实也根本没读懂。发现深度学习和传统的软件开发工程领域的差别挺大,光…
下面是一些常见的C语言神经网络算法: 前向传播算法:前向传播算法是神经网络的核心之一,它用于计算输入数据经过神经网络后的输出结果。这个过程通常包括多个步骤,如矩阵乘法、加权求和、激活函数等。 反向传播算法:反向传播算法是训练神经网络的关键步骤之一,它通过计算输出结果与实际结果的误差来调整神经网络的参数。这个过...
C 卷积神经网络开发工具 一文看懂卷积神经网络 概念 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
单层人工神经网络 c语言 c++实现人工神经网络 使用C++实现的简单ANN(人工神经网络) github地址使用C++实现的最简单的人工神经网络,包含梯度下降的反向传播算法(BP)。内有部分注释,适合初学学习。至于为什么不用python?还是觉得从最底层(矩阵运算)写比较能加深印象和对算法的理解。(绝对不是因为我不会写python)...
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...
首先，我们来了解一下多层感知器（Multi-Layer Perceptron，即MLP）。MLP 是一种密集连接的神经网络，输入在网络中沿一个方向流动。由于上游代码库支持MLP，所以 micrograd 仅支持 MLP。下面是多层感知器的示意图：图：多层感知器图。很抱歉只有一层，是我用 Excalidraw 画的。在此图中，圆圈表示数据（输入或中间...
通过使用C语言实现人工神经网络,我们可以应用该模型来解决各种复杂的计算问题,如图像识别、语音识别和金融预测等。C语言具有广泛的应用领域、高效的计算能力和强大的硬件移植性,使得其成为实现人工神经网络的理想选择。通过进一步研究和开发,我们可以不断改进和优化C语言实现的神经网络算法,为实现人工智能的发展做出贡献。
在本文中,我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。之所以在C语言中这样做,是因为大多数库和其他高级语言(如Python)都抽象出了实现细节。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。 注意:本文假设您了解反向传播算法背后的数学原理。