一、先做一个神经元 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...
训练神经网络:程序中通过调用train函数对神经网络进行训练。训练过程中,程序会多次迭代计算误差并调整权重和偏置值,以使神经网络的性能逐步提高。 测试神经网络:程序中通过调用test函数对已经训练好的神经网络进行测试,并输出测试结果。 具体来说,该神经网络是一个三层结构的MLP,其中包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出...
用C实现单隐层神经网络的训练和预测(手写BP算法) 实验要求:•实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度 代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中。•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0...
图-2: MNIST训练数据效果 整个程序的开发设计断断续续用了4个周末的时间,实现难度一般,过程有些简单的认识 1.之所以Python成为深度学习界的标准开发语言,是因为它有很多强大的库和平台,像NumPy、Pytorch、Keras等,写一个神经网络可能只需几十行代码,简单高效,其他语言无可匹及。业界正在研究基于Python语言的编译技术...
现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,我们将实现XOR gate。 首先,提供所需的层数和每层神经元的数目: Enter the number of Layers in Neural Network: 4 Enter number of neurons in layer[1]: 2 Enter number of neurons in layer[2]: 4 ...
现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,我们将实现XOR gate。 首先,提供所需的层数和每层神经元的数目: 神经网络体系结构将根据给定的规范创建: 所有的权值将在0和1之间随机初始化。 接下来,提供学习率和输入训练示例。下面是XOR逻辑门的真值表。
训练的过程如下: 接受一个样本(即一个单列矩阵)作为输入,也即神经网络的第一层; 进行前向传播,也即forward()函数做的事情。然后计算loss; 如果loss值小于设定的阈值loss_threshold,则进行反向传播更新阈值; 重复以上过程直到loss小于等于设定的阈值。 train函数的实现如下: ...
现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,我们将实现XOR gate。 首先,提供所需的层数和每层神经元的数目: Enter the number of Layers in Neural Network: 4 Enter number of neurons in layer[1]: 2 Enter number of neurons in layer[2]: 4 ...
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"...
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" ...