用C语言手写一个神经网络 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 #include #include #include "config.h" #include "dataset.h" #include "nn.h" int network...
39. 在上述代码中,init_network()函数用于初始化神经网络的权重和偏置,forward()函数用于进行前向传播计算,sigmoid()函数用于计算sigmoid函数,softmax()函数用于计算softmax函数。最后,我们通过调用init_network()和forward()函数来计算输入x=[1.0, 0.5]时的输出结果。输出结果是一个长度为2的数组,表示两个输出神经...
也就是说,第二组数据虽然不是线性的关系,但是经过这一层处理后,其结果l1具备线性的关系,可以由我们文章开头的代码逻辑来处理了。可以看到,l2这层的处理与文章开头的代码基本是一样的,只不过l2是把l1作为输入的。 还有l1_loss计算那里,l1不像l2可以用label来计算损失,l1这一层在中间,是我们加上去的,它的损失值...
用C语言手写一个神经网络 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" #include "datase...
先说一下initNet()函数,这个函数只接受一个参数——每一层神经元数目,然后借此初始化神经网络。这里所谓初始化神经网络的含义是:生成每一层的矩阵、每一个权值矩阵和每一个偏置矩阵。听起来很简单,其实也很简单。 实现代码在Net.cpp中: 这里生成各种矩阵没啥难点,唯一需要留心的是权值矩阵的行数和列数的确定。
好的,下面我来详细解释一下这个神经网络的实现过程。 首先,我们需要定义输入层、隐藏层和输出层的大小。在本例中,输入层包含两个神经元(分别表示X和Y),隐藏层包含四个神经元,输出层包含一个神经元。 cCopy code #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 4 ...
用纯c语言写一个完整的BP神经网络! 话不多说,直接上代码 所有的说明均在代码中 首先是头文件BPNetWork.h #ifndef BPNETWORK_H#defineBPNETWORK_H//所需头文件#include<math.h>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#definef(x) Sigmoid(x)//激活函数设定#definef_(x) Sigmoidf(x)/...
用C语言实现一个最简单的全连接神经网络FCNN(MLP), A simple FCNN(MLP) in C language 一、从图像中识别英文字母【1】 从图像中识别多个不同的数字,属于多分类问题; 每个图像是5*5的像素矩阵,分别包含1-5五个字母数字; 网络结构:一个隐藏层的FCNN(Fully-connected neural network, MLP)网络; ...
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。 在下面的代码片段中,外部For循环创建层,内部For循环将指定数量的神经元添加到该层。我们也随机初始化神经元的权值在0到1之间。
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。 在下面的代码片段中,外部For循环创建层,内部For循环将指定数量的神经元添加到该层。我们也随机初始化神经元的权值在0到1之间。