神经网络中的计算几乎都可以用矩阵计算的形式表示,这也是我用OpenCV的Mat类的原因之一,它提供了非常完善的、充分优化过的各种矩阵运算方法;另一个原因是我最熟悉的库就是OpenCV...有很多比较好的库和框架在实现神经网络的时候会用很多类来表示不同的部分。比如Blob类表示数据,Layer类表示各种层,Optimizer类来表示各种...
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 <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "config.h" #include "datase...
迭代训练:重复上述步骤(前向传播、损失计算、反向传播、权重更新),直到满足终止条件(如达到预设的迭代次数或损失降低到某个阈值以下)。 评估与测试:训练完成后,使用一组独立的测试数据来评估神经网络的性能。常见的评估指标包括准确率、精度、召回率等。 优化与调整:根据评估结果,可能需要对网络结构、超参数等进行调整...
1.定义神经网络类 根据本人的理解,输入层只有自变量,所以定义神经网络类的时候没有把输入层计算在内,方便程序编写. 每一层神经元包含的变量有输入x;偏置b;参数w;输出a,每一层的输出a同时也是下一层的输入x.如果神经网络不具备学习功能,仅用这些参数就够了. 每层神经元用于学习的变量有净输出值z,这个值用于计...
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...
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"...
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。
2、b;/ 精度控制参数int LoopCout; / 最大循环次数 bp_nn;double fnet(double net) /Sigmoid 函数 ,神经网络激活函数return 1/(1+exp(-net);int InitBp(bp_nn *bp) / 初始化 bp 网络printf(" 请输入隐层节点数,最大数为100:n");scanf("%d", &(*bp).h);printf(" 请输入学习率: n");scanf...
机器学习的许多最新进展(如使用数据进行预测)已通过深度神经网络得到实现。例如,Microsoft Cortana 和 Apple Siri 中的语音识别,以及有助于实现无人驾驶汽车的图像识别。 深度神经网络 (DNN) 为常规术语,还有多个变体,包括递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)。我在本文中介绍的 DNN 最基本形式没有特殊名...
全连接网络从零实现 数学和Python基础 在神经网络中,向量和矩阵是随处可见的。下面介绍基于numpy创建一维、二维和高维数组 向量(一维数组) 向量是同时拥有大小和方向的量,向量可以表示成排成一排的数字集合。 In [1]: import numpy as np In [2]: