2、开始添加层级,从输入层开始,直到输出层,这里请保证输入层的神经元个数与输入向量的维度相同。并设置这些层级的激活函数和其导数。 // 输入层 1个神经元 ANNLayer layer0(1); layer0.activition = Linear_Func::linear; // 设置本层激活函数为线性函数f(x)=x // 根据ANN结构,输入层的激活函数应设置为...
但相比于 Python,C/C++ 代码运行速度更快,编写过程更严谨,因此一些开发者尝试用 C/C++ 语言实现神经网络。 在众多使用 C/C++ 语言编写神经网络代码的开发者中,Georgi Gerganov 是一位佼佼者。Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者,曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。 Georgi Gerg...
三、神经网络的训练和测试 前言 在之前的文章中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。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...
在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict(),说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析,输出我们看起来比较方便的值。 神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来,那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别,显然应该是循环调用实现的。所以我们先看一下...
Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举...
C+实现神经网络之六—实战手写数字识别 之前的五篇博客讲述的内容应该覆盖了如何编写神经网络的大部分内容,在经过之前的一系列努力之后,终于可以开始实战了。试试写出来的神经网络怎么样吧。 数据准备 有人说MNIST手写数字识别是机器学习领域的Hello World,所以我这一次也是从手写字体识别开始。我是从Kaggle找的手写...
MIT 6.00.1x，这门课麻省理工同样适用Python来讲的，这门课全名叫做计算机科学与Python编程导论；MIT 6.006，算法导论，这门课主要还是用C语言实现，不过大部分都是讨论算法。当然还有很多经典的课程，比如Stanford吴恩达教授的CS229机器学习、李飞飞教授 的CS23N卷积神经网络。这些也都是非常经典的课程，大家都可以...
最后,安利一波ncnn,炒鸡好用,代码可读性很强,用来学习神经网络推理优化非常适合。 reference https://github.com/karpathy/llama2.c https://github.com/DLLXW/baby-llama2-chinese flyingfishinwater/chinese-baby-llama2 · Hugging Face https://github.com/RahulSChand/llama2.c-for-dummies ...
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。这里所谓初始化神经网络的含义是:生成每一层的矩阵、每一个权值矩阵和每一个偏置矩阵。听起来很简单,其实也很简单。 实现代码在Net.cpp中。
说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行,我们可以大大提高这些算法的运行速度。有的同学可能知道,在CPU和GPU上跑同一个神经网络,由于其大量的浮点数权重计算以及可高并行化,其速度的差距往往在10倍左右,原本需要睡一觉才能看到的训练结果也许...