一、写在前面的话本章主要讲讲神经网络的数学基础，并将神经网络中浮夸的概念用合理的顺序整理一下。应该具备的数学基础说多不多：基本上熟悉导数、线代、概率，那么大部分内容就可以看懂了，然而再进行深入学习的话又需要了解一些微分流形的东西，这个东西也是函数导数所衍生的概念，想想也不是很复杂。但好事者给起了很多复杂的名字，比如PCA比如Adam，这无形中也增加了学习成本。以至于很多人学习过程的最大感受就是：我
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2023-10-27 07:38:35
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去年在学习Stanford的ML课程的时候整理过一篇BP神经网络原理的解析，链接地址，不过没有对它的code实现作太多的研究，只是用MATLAB的工具箱做了实验。Jeremy Lin具体的原理性资料可以参考：[1] BP神经网络解析 地址[2] Tom M.Mitchell 机器学习教程 地址BP网络算法流程
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2023-07-10 19:49:31
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目录一.简介二.矩阵运算1.矩阵基本操作函数2.矩阵加减法3.矩阵乘法三.神经网络实现1.定义神经网络类2.激活函数ReLU3.激活函数Softmax4.交叉熵损失函数5.神经网络基本操作6.正向传播计算7.反向传播学习四.测试1.统计最近n次的平均识别误差2.定义监督学习的标签3.编写主函数4.测试结果 一.简介最近在学习神经网络相关的知识,为了巩固自己对相关知识的理解,尝试使用C语言来编写一
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2023-10-19 15:31:25
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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 3、输入只能是-1~1的小数，主要是防止计算溢出二、分析神经网络层数如果只是一层，输入784，输出10，中间能记录的神
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2023-07-04 09:23:51
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文章总览-手把手教你用C语言搭建一个全连接神经网络框架 文章目录符号对照表数学符号对照表神经网络参数符号对照表算法理论基础激活函数Sigmoidtanhreluleakyrelusoftmax损失函数Mean Square ErrorCross Entropy Loss初始化方法全零初始化随机初始化Xavier初始化凯明初始化 符号对照表数学符号对照表符号含义标量向量矩阵张量向量或者矩阵的转置按元
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2023-12-11 23:16:46
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本博客以c代码为例，展开神经网络的组成参数设定结构体->参数指针->参数函数定义数据函数激活函数阶层实现函数模块多维矩阵模块连续层结构总结 希望本篇文章对你有所帮助 ~ (●’◡’●) ~ 本次部分代码数据以1维呈现（如有需要对应修改即可）参数设定根据c语言特点去设置参数结构体->参数由于c语言本身可选择的数据类型有限，在为了满足可扩展相同结构的数据以及方便后期修改参数，所以
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2023-07-21 20:52:57
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BP(Back Propagation)即反向传播，指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络，是一种应用十分广泛的神经网络。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题：分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 神经网
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2023-11-07 15:58:08
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Table of Contents一、Net类的设计与神经网络初始化神经网络的要素Net类的设计成员变量与成员函数神经网络初始化权值初始化初始化测试二、前向传播与反向传播前言前向过程反向传播过程注意三、神经网络的训练和测试前言完善后的Net类训练测试四、神经网络的预测和输入输出解析神经网络的预测输出的组织方式和解析读取样本和标签五、模型的保存和加载及实时画出输出曲线模型的保存和加载实时画出输出曲线
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2023-11-15 10:57:27
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这年头机器学习非常的火，神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种。这段时间我也花了些功夫，学了点皮毛，顺便做点学习笔记。介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多。我正在看的是蒋宗礼教授写的《人工神经网络导论》，之所以选这本书，主要是这本比较薄，太厚的书实在是啃不动。这本书写的也比较浅显，用来入门正合适。看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码。感觉 FANN 这个库还不错，就顺道学了学这个库的
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2023-05-22 22:39:42
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在Build 2013大会上，来自微软研究院的James McCaffrey在一场有趣的演讲中介绍了神经网络。尽管“使用Visual Studio开发神经网络”这个题目表明演讲是针对Visual Studio（VS）的，但实际上它也适用于任何希望更多了解神经网络（NN）的开发者。McCaffrey拥有数学博士学位，而在这场引人入胜的演讲中，他所面对的是拥有计算机科学背景的开发者们。\ McCaf
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2023-07-10 22:27:38
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以下代码实现了只包含一个隐层的BP前馈神经网络。使用方法如下：1.编写配置文件配置文件为TXT文档，内容如下：Layers: 3 Layer1: 2 Layer2: 2 Layer3: 2 Group: 1000 Groupt: 1000 Learningrate: 0.9 Accuracy: 0.95 iterations_outer: 100000 iter_show: 50
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2023-08-25 16:16:54
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在上一篇文章中，介绍了BP神经网络的基本模型、模型中的一些术语并对模型进行了数学上的分析，对它的原理有了初步的认识。那么如何用程序语言来具体的实现它，将是我们下一步需要讨论的问题。本文选取的是C语言来实现一个简单的单隐藏层的BP神经网络，因此对于其他C类语言（C#、JAVA等）只需对本文中的代码稍作修改即可移植。 一些数据的定义 首先，我们介绍些下文中描述的程
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2023-08-18 18:31:10
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最近在学习神经网络算法，用C语言写了一个简单的BP神经网络算法，实现了简单的数据分类。这里主要参考了，这两篇博客，收获良多。有导师学习算法：BP算法 采用BP学习算法的前馈型神经网络通常被称为BP网络。BP网络具有很强的非线性映射能力，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近（根据Kolrnogorov定理）。BP（Back Propagation）神经网络分为两个过程（1）
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2023-08-24 17:28:06
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Art1神经网络是Art家族里最年轻的也是结构和算法方面最简单的成员，网络采用非监督机制的竞争学习方法，能够在不给定目标输出的情况下通过连结两层神经元权值的自适应改变实现对输入模式的自组织学习并形成知识(记忆)，进而支持模式识别和预测等行为。就像上一篇说过的那样，这个小程序纯属熟悉Art网络的学习过程以及编程实现方法，过一阵子就要像Art2正式进攻了。程序内容仅仅是关于实现《神经网络设计》上面一个
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2024-01-17 01:08:41
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当今Deep-Learning已经是火到一定境界了,深度学习神经网络（DNN）在计算机视觉领域的表现可谓见效非凡。当然，工程上运用了卷积神经网络来减少计算量而不是全连结的神经网络-这样计算量实在太大了。但是，对于神经网络来说计算量真的不是问题，因为它的结构能够确保它能够并行计算，一旦网络的每一个单元都能够独立的进行计算，每一层再多的连结也是同时进行计算的。期待硬件神经网络的发展。 &nb
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2023-07-10 19:47:10
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第五章 神经网络学习算法1.一些标记：L层数，sl表示层的神经元个数（不包括a0），k输出层的个数2.神经网络的代价函数（不再是凸函数了，会有局部最值。尽管这样，在使用梯度下降算法后，一般仍然表现很好）求代价函数的前向传播算法：3.反向传播算法 理解：://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%
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2023-07-24 15:30:56
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人工智能现在还是十分火热。说到人工智能，那就必须提到AlphaGo的事情。这样就可以引出神经网络了。BP神经网络是最简单的也是最早的人工神经网络，这是最基本的网络，以后所有的网络都是以此改进而来。当然学习神经网络要从学习BP的原理学起。正好有个课程报告，让实现BP人工神经网络。大部分同学们都是使用的Python。但是不知道我怎么产生了可怕的想法，非得要使用C语言搞一波。当然一般情况，网上有的话就不
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2023-07-10 22:26:51
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背景2003年，Bengio首次提出Neural Network Language Model(NNLM), 开创了神经网络运用在语言模型的先河，论文 《A Neural Probabilistic Language Model》 上一章提到传统的统计语言模型的缺点，在高维的情况下，由于N元组的稀疏问题，传统的语言模型需要花大量时间解决平滑，插值等问题；N受限于算力，不大的时候文本的长距离依赖关系
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2023-07-14 16:47:32
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BP神经网络 神经网络基本结构： 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(processing element) 为节点，用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的
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2023-11-18 21:05:37
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背景我们在 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象？ 中完成了神经网络的抽象结构：三个接口：激活函数、有监督学习、无监督学习三个抽象类：神经元、网络层、网络拓扑我们在 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型？ 中对神经网络的结构进行了扩展，完成了感知器神经网络：实现了三个接口：利用符号函数和阈值函数实现激活函数接口；利用感知器学习规则实现有监督学习接口。覆写了三个抽象类中的抽象方法：用实体类 A
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2023-12-20 21:33:38
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