因此,我们将从用户获得以下输入来定义我们的神经网络框架: 1. 层数 2.每层神经元数目 3.学习速率 4.训练例子 5.输出标签 定义层和神经元结构: 一旦我们有了层的数量和每层神经元的数量,我们就可以创建我们的神经网络的架构。但首先我们必须定义神经元和层的结构。 神经元结构将包含以下参数: 层结构将有许多神...
现在我们已经准备好了所有的部分,我们将验证框架的工作情况。因此,让我们创建一个4层的神经网络,输入层有2个神经元,第一隐含层有4个神经元,第二隐含层有4个神经元,输出层有1个神经元。另外,隐藏的和输出的神经元会有偏差。 现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,...
这是一个简单的实现,仅仅展示了神经网络框架的基本结构和算法。 该程序实现了一个简单的多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)神经网络,并使用该神经网络来解决XOR逻辑运算问题。以下是程序的主要流程: 定义常量:程序中定义了输入层、隐藏层和输出层的大小,以及学习率、迭代轮数、训练集和测试集的大小等常量。 定义...
现在我们已经准备好了所有的部分,我们将验证框架的工作情况。因此,让我们创建一个4层的神经网络,输入层有2个神经元,第一隐含层有4个神经元,第二隐含层有4个神经元,输出层有1个神经元。另外,隐藏的和输出的神经元会有偏差。 现在,我们可以针对不同的逻辑门训练这个神经网络,比如XOR, OR等等。在下面的示例中,...
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。
全连接神经网络用C语言实现 一、分析输入输出 二、分析神经网络层数 三、分析神经元数量 四、分析参数数量 五、分析传递过程连接方式 六、代码框架 七、完整代码实现: 一、分析输入输出 1、手写体输入为28x28的黑白图片,所以输入为784个x 2、输出为识别0-9的数字的概率,所以有10个输出 ...
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。
在众多使用 C/C++ 语言编写神经网络代码的开发者中,Georgi Gerganov 是一位佼佼者。Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者,曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。 Georgi Gerganov 今年3 月 Georgi Gerganov 又构建了开源项目 llama.cpp,llama.cpp 让开发者在没有 GPU 的条件下也能运...
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...
在众多使用 C/C++ 语言编写神经网络代码的开发者中,Georgi Gerganov 是一位佼佼者。Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者,曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。 Georgi Gerganov 今年3 月 Georgi Gerganov 又构建了开源项目 llama.cpp,llama.cpp 让开发者在没有 GPU 的条件下也能运...