double outputs[4][1] = {{0}, {1}, {1}, {0}}; 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 HID...
InitializeLayers();//初始化神经网络 RunNetwork(1250, false);//运行神经网络 TestNetwork(1000);//测试神经网络 1. 2. 3. 4. 初始化训练集和测试集 //蓝莓图片目录 string BlueberryDirectory = @"D:\test/Image Data/Blueberries"; //草莓图片目录 string StrawberryDirectory = @"D:\test/Image Data/...
1、第一层:单神经元计算,每个像素点w0x0+w1x1…w783x783+b经过激活函数输出a1,然后拓展给第一层所有神经元 2、第二层:第一层输出a0,a1…a63,单神经元计算,每个像素点w0a0+w1a1…w63a63+b经过激活函数输出a2,然后拓展给第二层所有神经元 注意:推理一般是为了拿到推理结果,不关心概率,所以为了节省运行时...
不理解上面的话也没关系,但是需要记住池化层一个最大的好处:经过池化后,大大减少了我们学到的特征值,也就大大减少了后面网络层的参数(上图可以看出池化层的神经元数明显少于卷积层神经元数)。 1.3总体结构 从左往右依次是输入层,卷积层,池化层,输出层。输入层到卷积层,卷积层到池化层已经详细介绍过了。...
typedefstruct{intlns;//层数int* ns;//每层神经元的数量double*is;//神经网络输入double* ts;//理想输出Layer* las;//神经网络各个层(不包括输入层)doubleln;//学习率}BPNetWork;//创建神经网络BPNetWork* BPCreate(int* nums,intlen,doubleln);//运行一次神经网络voidRunOnce(BPNetWork*network);//载入...
卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核DSP下运行CNN,所以便尝试通过C语言来编写,主要参考的代码是DeepLearnToolbox的内容,DeepLearnToolbox是用Matlab脚...
1、BP神经网络算法的C语言实现代码/BP神经网络算法,c语言版本/VS2010下,无语法错误,可直接运行添加了简单注释欢迎学习交流#include<stdlib.LayerNum>#include<math.LayerNum>#include<stdio.LayerNum>#include#define N_Out 2输出向量维数#defineN_In3隔入向量维数#defineN_Sample6样本数量/BP人工神经网络typedef...
1、精选优质文档-倾情为你奉上/BP算法简单实现,C语言代码可运行,详细注释/代码存放文件本文用的绝对路径,会报错,请自行更改路径或者改成相对路径/#include <stdio.h> #include <math.h> #include <conio.h> #include <stdlib.h> #define input 2 /输入层 #define hidden 10 /隐层 #define output 1 /...
本发明涉及信息技术领域,且公开了一种C语言实现递归神经网络(RNN)对电机异常进行实时监控的方法,解决了现有的异常检测方案、云端训练和终端推理中存在的问题;本发明提出面向多传感器数据的实用数据融合方案,并搭配优化后的RNN在线学习算法,目的是让每个物联网终端在不依赖云端和没有标注数据的情况下而具备对不同数据的...
micrograd 实现的神经网络 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。