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...
这个卷积网络主要有五层网络,主要结构是卷积层、采样层(Pooling)、卷积层、采样层(Pooling)和全连接的单层神经网络层(输出层),所以我们建立了三个基本层的结构及一个总的卷积网络结构。 这里结构内除了必要的权重参数,而需要记录该层输入输出数据 ,及需要传递到下一层的局部梯度 ...
正好有个课程报告,让实现BP人工神经网络。大部分同学们都是使用的Python。但是不知道我怎么产生了可怕的想法,非得要使用C语言搞一波。当然一般情况,网上有的话就不重复造轮子了。但是我百度了很多,都是把网络写死了,根本没有办法扩展。不符合我的需求,于是我就产生了用C语言一个可以拓展的BP神经网络的想法。说干...
cnn->C3->d[i][r][c]=C3e[r][c]*sigma_derivation(cnn->C3->y[i][r][c])/(float)(cnn->S4->mapSize*cnn->S4->mapSize); for(r=0;r<cnn->S4->inputHeight;r++) free(C3e[r]); free(C3e); } // S2层,S2层没有激活函数,这里只有卷积层有激活函数部分 // 由卷积层传递给采样层...
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网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
C语言是一种广泛用于系统编程和应用编程的高级编程语言,以其高效、灵活和可移植性而著名。用C语言实现Hopfield网络,可以让开发者更好地理解网络的内部工作原理,同时也可以实现高效的数值计算。 在提供的压缩包文件中,"HOPFIELD.C"很可能是Hopfield网络的源代码文件,其中包含了神经网络的初始化、状态更新以及能量函数计算...
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...