可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的问题,比如说进行手写数字的识别,需要用神经网络对样本进行迭代训练,训练完成之后,训练得到的模型是好是坏,我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。 完善后的Net类 需要知道的是现在的Net类已经相对完善了,为...
训练神经网络其实是不断地塑造函数（神经网络），使它能够输出想要的结果的过程。函数内部有一堆系数（即权重），这些系数在训练过程中迭代调整。标准的训练过程需要用到神经网络结构以及另一个函数，该函数会告诉你输出与预期值的差距（称为损失函数）。举一个简单的损失函数的例子：loss（实际值, 预期值）=（预期...
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可以了 比如: 输入为x...
用C实现单隐层神经网络的训练和预测(手写BP算法) 实验要求:•实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度 代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中。•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0...
我们可以用下面的代码来初始化一个神经网络,虽然没有什么功能,但是至少可以测试下现在的代码是否有BUG: #include../include/Net.h//<opencv2\opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;using namespace liu;int main(int argc, char *argv[]){ //Set neuron number of every layer vector<int> ...
请记住,使用外部运算训练网络肯定是不可能的。你最可能面临的错误是缺少梯度运算。我目前正在将梯度运算从Python迁移到C ++。 在这个博客文章中,我们将建立一个深度神经网络,使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。目前在C ++中没有优化器,所以你会看到训练...
徒手用 1000 行 C 语言实现,不依赖庞大的外部库,Mac 即可运行。 你还觉得难吗? 如今这年头,徒手写神经网络代码已经不算事儿了,现在流行手搓大模型训练代码了!这不,今天,特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 仅用 1000 行简洁的 C 代码,就完成了 GPT-2 大模型训练过程。
但这需要更多的工作,就像上述第一点一样,如果更改神经网络或正在运行的计算机的任何内容,你可能必须使用不同的参数调用不同的内核,并且可能会手动进行更多更改。 总的来说,llm.c 是训练 GPT-2 的直接实现。这个实现结果出人意料地简短。但 llm.c 不支持其他神经网络,仅支持 GPT-2,如果你想更改神经网络的任何...
请记住这一点,进行外部操作训练网络肯定是不可行的,因为你很可能将丢失梯度运算。我目前正在尝试将梯度运算从 Python 改为 C ++。 在这篇文章中,我们将示例如何建立一个深度神经网络,并通过车龄、里程和燃料类型来预测一辆宝马 Serie 1 的价格。我们将仅使用 TensorFlow C ++,并描述缺失的训练细节。目前 C ++ ...