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...
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...
1.编写配置文件 配置文件为TXT文档,内容如下: Layers: 3 Layer1: 2 Layer2: 2 Layer3: 2 Group: 1000 Groupt: 1000 Learningrate: 0.9 Accuracy: 0.95 iterations_outer: 100000 iter_show: 50000 xdata.txt ydata.txt xdata_t.txt ydata_t.txt 其中Layers为神经网络的层数,由于只包含一个隐层,所以目...
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...
FANN(Fast Artificial Neural Networks):FANN是一个开源的C语言库,用于实现快速的人工神经网络计算。它支持前向传播和反向传播算法,可以用于训练和预测各种类型的数据。 Caffe:Caffe是一个基于C++语言的深度学习框架,但它也提供了C语言的接口。它支持多种神经网络架构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。 TensorFlow...
输出层是由输入192位,输出10位的全连接单层神经网络,共有10个神经元构成,每个神经元都同192位输入相连,即都有192位的输入和1位输出,其处理公式如下,这里 表示输出神经元的序号, 表示输入的序号。 所以该层参数共有 个权重 ,和10个偏重 。 二、卷积神经网络的相关数据结构 ...
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...
上一节我们介绍了卷积神经网络的前向传播过程,这一节我们重点介绍反向传播过程,反向传播过程反映神经网络的学习训练过程。 误差反向传播方法是神经网络学习的基础,网络上已经有许多相关的内容了,不过关于卷积网络的误差反向传递的公式推导却比较少,而且也不是很清晰,本文将会详细推导这个过程,虽然内容很复杂,但却值得学习...
将PID控制与神经网络相结合,我们可以创建一种新型的神经网络架构,这种架构可以更有效地处理复杂的问题。例如,在工业控制系统中,可以使用这种神经网络来预测系统的行为,并通过PID控制器来调整系统的参数,以达到最优的控制效果。此外,我们还可以使用C语言或C++来编写用于实现神经网络PID控制的代码。这些代码可以包括用于...
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...