这时需要使用 std::forward<T>(),保留参数的左/右值特性。 voidforward(int&&i) { cout<<"forward(int&&):"<< i <<","; process(std::forward<int>(i)); }intmain() {inta =0; forward(2);//forward(int&&): 2, process(int&&): 2forward(move(a));//forward(int&&): 0, process(int&...
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函数实现反向传播算法。在反向传播中,程序首先计算输出层的误差,然后将误差信号向后...
Kuangjia神经网络提供了forward()函数来实现前向传播。该函数会根据网络结构和权重矩阵等参数计算输入数据的输出结果。 反向传播:反向传播是神经网络中根据输出值计算损失函数对权重矩阵和偏置的梯度的过程。Kuangjia神经网络提供了backward()函数来实现反向传播。该函数会根据网络结构和前向传播的结果计算梯度矩阵,并更新权...
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,实现的时候需要什么添加什么,逢山开路,遇河架桥。 神经网络初始化 initNet()函数 先说一下initNet()函数,这个函数只...
我们可以先来看一下前向函数forward()的代码: for循环里面的两句就分别是上面说的线型运算和激活函数的非线性运算。 激活函数里面实现了不同种类的激活函数,可以通过第二个参数来选取用哪一种。代码如下: 各个函数更为细节的部分在和文件中。在此略去不表,感兴趣的请君移步。
除此之外呢?不能忘记的一点是,我们保存模型是为了加载后能使用模型。显然要求加载模型之后,输入一个或一组样本就能开始前向运算和反向传播。这也就是说,之前实现的时候,forward()之前需要的,这里也都需要,只是权值不是随意初始化了,而是用训练好的权值矩阵代替。基于以上考虑,最终决定要保存的内容如下4个:...
std::forward 完美转发。 完美转发实现了参数在传递过程中保持其值属性的功能,即若是左值,则传递之后仍然是左值,若是右值,则传递之后仍然是右值。所以常常用在模板里使用。 std::forward只有在它的参数绑定到一个右值上的时候,它才转换它的参数到一个右值。
让我们实现forward_prop()函数 反向传递: 反向传播的目标是反向传播错误并更新权值以最小化错误。这里,我们将使用均方误差函数来计算误差。 权重(dw)和偏差(dbias)的变化是使用成本函数C对网络中的权重和偏差的偏导数(∂C/ ∂weights和∂C/∂ bias)来计算的。
在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict(),说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析,输出我们看起来比较方便的值。 神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来,那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别,显然应该是循环调用实现的。所以我们先看一下...
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,实现的时候需要什么添加什么,逢山开路,遇河架桥。 神经网络初始化 ...