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: 层结构将有许多神经元在该层和一个指针的neuron_t结构。 创建架构: 现在,让我们使用create_architecture()函数创建我们的神经网络的体系结构。 在下面
程序配置部分为config.h,定义了数据集大小,学习率以及batchsize大小,还有激活函数,损失函数等应该选什么。 #ifndef __CONFIG_H__#define __CONFIG_H__#define NUMSAMPLES 500 // 创建测试点的数量,其中前一半作为训练集,后一半作为测试集 #ifndef __CONFIG_H__ #define __CONFIG_H__ #define NUMSAMPLES 50...
随着层数的增加,我们看到输出值迅速向0靠拢,在后几层中,几乎所有的输出值 x 都很接近0!回忆优化神经网络的back propagation算法,根据链式法则,gradient等于当前函数的gradient乘以后一层的gradient,这意味着输出值 x 是计算gradient中的乘法因子,直接导致gradient很小,使得参数难以被更新! 让我们将初始值调大一些,均值...
初始化神经网络:程序中通过调用init_network函数初始化神经网络。在初始化过程中,会为每个神经元随机生成一组权重并将其存储在神经元结构体中。 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...
首先,提供所需的层数和每层神经元的数目: 神经网络体系结构将根据给定的规范创建: 所有的权值将在0和1之间随机初始化。 接下来,提供学习率和输入训练示例。下面是XOR逻辑门的真值表。 我们将以上4个输入作为神经网络的训练实例。 输出标签: 我们的神经网络将在这4个训练实例上训练20000个epoch。现在,测试训练好的...
深度学习领域最近发展很快,前一段时间读transformer论文《Attention Is All You Need》时,被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里,其实也根本没读懂。发现深度学习和传统的软件开发工程领域的差别挺大,光…
typedefstruct{intlns;//层数int* ns;//每层神经元的数量double*is;//神经网络输入double* ts;//理想输出Layer* las;//神经网络各个层(不包括输入层)doubleln;//学习率}BPNetWork;//创建神经网络BPNetWork* BPCreate(int* nums,intlen,doubleln);//运行一次神经网络voidRunOnce(BPNetWork*network);//载入...
神经网络体系结构将根据给定的规范创建: Created Layer: 1 Number of Neurons in Layer 1: 2 Neuron 1 in Layer 1 created Neuron 2 in Layer 1 created Created Layer: 2 Number of Neurons in Layer 2: 4 Neuron 1 in Layer 2 created Neuron 2 in Layer 2 created ...
用C / C ++实现BP神经网络 缘起 最近跟着老师在学习神经网络,为了更加深刻地理解这个黑盒,我打算自己用C/C++将其实现一遍。今天忙活了好一会儿,终于实现了一个BP神经网络,后期还会陆续实现CNN神经网络之类的,也会发上来和大家一起分享的~ 因为最近比较忙,所以这里直接放代码了,关于一些原理以及自己的一点见解会在...
神经网络体系结构将根据给定的规范创建: Created Layer: 1 Number of Neurons in Layer 1: 2 Neuron 1 in Layer 1 created Neuron 2 in Layer 1 created Created Layer: 2 Number of Neurons in Layer 2: 4 Neuron 1 in Layer 2 created Neuron 2 in Layer 2 created ...