在上述代码中,init_network()函数用于初始化神经网络的权重和偏置,forward()函数用于进行前向传播计算,sigmoid()函数用于计算sigmoid函数,softmax()函数用于计算softmax函数。最后,我们通过调用init_network()和forward()函数来计算输入x=[1.0, 0.5]时的输出结果。输出结果是一个长度为2的数组,表示两个输出神经元的...
训练神经网络:程序中通过调用train函数对神经网络进行训练。训练过程中,程序会多次迭代计算误差并调整权重和偏置值,以使神经网络的性能逐步提高。 测试神经网络:程序中通过调用test函数对已经训练好的神经网络进行测试,并输出测试结果。 具体来说,该神经网络是一个三层结构的MLP,其中包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出...
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" #include "dataset.h" #include "nn.h" int network...
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...
BP神经网络的核心算法是反向传播算法,它通过计算损失函数对网络参数的梯度,不断更新参数,使得网络的预测误差逐渐减小。二、C语言实现BP神经网络算法的步骤 准备数据集首先需要准备一组训练数据集,用于训练BP神经网络。数据集应包括输入数据和对应的目标输出数据。 初始化网络参数初始化网络的连接权重和偏置项,可以使用...
BP(反向传播)神经网络是一种常用的神经网络模型,它具有强大的学习和预测能力,被广泛应用于各种问题。在C语言中,通过库函数可以实现BP神经网络的高效实现和调用。本文将重点介绍C语言BP神经网络库函数的应用和实现。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,它通过反向传播算法进行训练和学习。该算法通过计算输出层和目标值...
initNet():用来初始化神经网络 initWeights():初始化权值矩阵,调用initWeight()函数 initBias():初始化偏置项 forward():执行前向运算,包括线性运算和非线性激活,同时计算误差 backward():执行反向传播,调用updateWeights()函数更新权值。 这些函数已经是神经网络程序核心中的核心。剩下的内容就是慢慢实现了,实现的...
法。VisuaJe++通过调用Mat;lab神经网络工具 箱的方法,调甩训练好的神经网络,实现 Visuale++与Matlab之网的调用。 Visuale++-Mat;lab;神经网络 1引言 Mat_lab是CleveMoler博士和他的同 事共同开发的一个软件,采用矩阵 (MATRIX)~N实验室(LABORATORY)的头 ...
现在,原则上,llm.c 应该能够调用所有相同的内核并直接运行。但这需要更多的工作,就像上述第一点一样,如果更改神经网络或正在运行的计算机的任何内容,你可能必须使用不同的参数调用不同的内核,并且可能会手动进行更多更改。 总的来说,llm.c 是训练 GPT-2 的直接实现。这个实现结果出人意料地简短。但 llm.c 不支...
现在,原则上,llm.c 应该能够调用所有相同的内核并直接运行。但这需要更多的工作,就像上述第一点一样,如果更改神经网络或正在运行的计算机的任何内容,你可能必须使用不同的参数调用不同的内核,并且可能会手动进行更多更改。 总的来说,llm.c 是训练 GPT-2 的直接实现。这个实现结果出人意料地简短。但 llm.c 不支...