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。 ...
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...
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。 ...
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...
一、先做一个神经元 我们就先做一个最简单的神经元,这个神经元有两个输入,接受到输入后就会向前产生一个传递(在这里要说一句话,神经网络中我们把得到结果的方向叫做前,有的人可能习惯把得到结果的方向理解成向后,这个地方要稍微注意一下) 按说神经元应该会有两个权值w1,w2,给输入加权相乘,然后加上一个偏差就...
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...
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…
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" ...
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 ...