用C语言实现一个最简单的全连接神经网络FCNN(MLP), A simple FCNN(MLP) in C language 一、从图像中识别英文字母【1】 从图像中识别多个不同的数字,属于多分类问题; 每个图像是5*5的像素矩阵,分别包含1-5五个字母数字; 网络结构:一个隐藏层的FCNN(Fully-connected neural network, MLP)网络; 每个图像是...
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...
随着层数的增加,我们看到输出值迅速向0靠拢,在后几层中,几乎所有的输出值 x 都很接近0!回忆优化神经网络的back propagation算法,根据链式法则,gradient等于当前函数的gradient乘以后一层的gradient,这意味着输出值 x 是计算gradient中的乘法因子,直接导致gradient很小,使得参数难以被更新! 让我们将初始值调大一些,均值...
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...
一、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...
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" ...
ToyNet 是一个简易的多层感知器(MLP)神经网络实现,运行在MNIST手写数字数据集上,实现了手写数字的分类。该神经网络分为输入层,隐藏层和输出层。其中权重的初始化提供了Xavier初始化和均匀随机数初始化两种方案,默认采用Xavier初始化。激活函数使用Sigmoid函数。该代码在Intel Pentium Gold 8505上运行,设置学习率为0.1,...
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。
神经网络的C语言实现#include <stdlib.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include #define OUT_COUT 2 //输出向量维数 #define IN_COUT 3 //输入向量维数 #define COUT 6 //样本数量 typedef struct { //bp人工神经网络结构 int h; //实际使用隐层数量 double v[IN_COUT][50]; //隐藏...
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。