DNN中,我们会把输入层的每个神经元都与第一个隐藏层的每个神经元连接。而在CNN中我们这样做的,第一个隐藏层的神经元只与局部区域输入层的神经元相连。下图就是第一个隐藏层的某个神经元与局部区域输入层的神经元相连的情况。 这里的局部区域就是局部感受野,它像一个架在输入层上的窗口。你可以认为某...
在初始化过程中,会为每个神经元随机生成一组权重并将其存储在神经元结构体中。 前向传播:程序中通过调用forward函数实现前向传播算法。在前向传播中,程序会依次计算输入层、隐藏层和输出层的神经元的输出值。 计算误差:程序中定义了error函数用于计算预测结果与实际结果之间的误差。 反向传播:程序中通过调用backward函...
纯C语言实现CNN-46页超详细解析——(三)(精华!!反向传播部分) 【CNN基础知识】一文详解反向传播(Backpropagation)在CNN中如何具体实现——卷积、池化(上) https://blog.csdn.net/qq_45912037/article/details/128073903
目前搭建卷积神经网络(CNN)一般直接用 Pytorch、Tensorflow 等深度学习框架,很简单。但如果是手写反向传播过程,情况就比 BP 网络复杂多了,因为不仅仅是矩阵相乘。 目标是,从零开始实现 CNN。 刚开始,本人搜网上的卷积神经网络反向推导的相关博客,发现了几个问题: 公式看的实在脑袋疼,不好理解,一大堆的,变量还特别...
经过了前面的开胃菜,项目正式开始。一步步讲解这个模型怎么玩起来的。从C到matlab到FPGA,三个平台联合起来完成这个 由 RTL 实现 CNN 的项目。 第一步,讲解深度学习模型在C中是怎么实现的,也就是梳理数据流怎么运算的。 第二步,讲解这个数据怎么使用,如何去一步步验证自己的设计。
代码实现包含对图像数据的读取、网络结构建立、参数初始化、激活函数应用、卷积、池化操作以及最终分类功能的实现。在C语言中实现CNN,需要深入理解数据结构和算法过程,以正确处理和操作各种变量和数组。尽管文中提到使用不同IDE时可能出现变量传参问题,但关键在于正确理解代码逻辑并确保数据类型和操作兼容性。
最后CNN模型选择参照了YanLeCun的LeNet(图-1),保留第一个卷积层,去掉了中间的卷积层。 图-1: LeNet 工程实现方面参照了NumPy的思路,将涉及到矩阵运算、激活函数、反向求导等做成一个独立的矩阵运算模块,这样做的好处是可以对专门的运算做优化,后面也方便加入GPU和CUDA做尝试。其次设计了一个run state机制,因为...
textcnn 原理:核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性,具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。 textcnn详细过程:第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵,每行是词向量,维度=5,这个可以类比为图像中的原始像素点了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层(这里是2,3,4),每个filter_siz...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习中的一个核心技术,通过对输入数据进行卷积操作,提取特征,从而实现分类或回归等任务。本文将围绕卷积神经网络,探讨如何使用伪代码表示算法。 卷积神经网络的伪代码表示 卷积神经网络(CNN)主要包括以下几个部分:输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。下面我们...
我的最爱darknet,纯C和CUDA编程,不依赖第三方资源。注意一下作者提供的库有内存资源泄露,修复一下...