前言 神经网络的理论知识上一篇博文已经介绍。本文主要是通过编程实现神经网络模型，并对给定样本集进行分类。我们知道神经网络分为输入层、隐层和输出层。各层在通过前向传播计算激活值和反向传播计算偏导数的时候，只要分清楚该层的输入、输出即能正确编程实现。 本文的C++代码主要来自于万能的网络，感谢众大神的开
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2023-09-11 15:51:37
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上一篇 C语言实现上 中介绍了程序实现时定义的一些数据结构、程序执行的流程以及 程序的基本骨架（详情见 C语言实现上）。留下了两个关键函数computO(i) 和 backUpdate(i) 没有分析实现，参数 i 代表的是第 i 个样本，本篇我们一起来分析下这两个函数的实现。BP神经网络输出
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2023-07-20 20:26:28
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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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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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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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C++从零实现神经网络一、Net类的设计与神经网络初始化闲言少叙，直接开始既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可
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2023-10-16 11:08:58
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提出问题 对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。大脑的不同之处&nb
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2023-07-04 11:18:36
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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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Andrew Kirillov 著
Conmajia 译
2019 年 1 月 12 日原文发表于 CodeProject（2006 年 11 月 19 日），已获作者本人授权。本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库，并展示了如何用这个函数库进行问题求解。
全文约 3700 字，建议阅读时间 8 分钟。原文是 13 年前的旧文章，这篇译文也是我早期学英语的习作。胜在题材选的好，人工智能基础
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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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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用纯c语言写一个完整的BP神经网络!
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2023-05-30 09:30:10
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前言本文综合整理常用的神经网络，包括生物神经网络、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络；参考了许多高校的课程、论文、博客和视频等。文章的结构是先进行概念了解，然后结合图片、结构图、一步一步详细讲解；大家要不看看？ ( •̀ ω •́ )y一、人工神经网络简介：人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，由人工神经元构成的网络，模拟人类的
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2023-09-05 16:42:54
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神经元，神经网络，前向计算。
引入回忆一下高中生物中学到的知识：当一个神经元受到足够强的刺激的时候，就会被激活向下一个神经元释放递质，然后激活下一个神经元，以此类推，最终将信号传导到需要的地方。
那么我们的神经网络也是由此而来建模而来，我们需要着重需要定义的一些量就是：怎么样才算足够强的刺激如何表示被激活如何向下一个神经元传递信息神经元一般神经网络都会非
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2023-09-15 21:01:02
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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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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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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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2、模型的搭建及初始化搭建整个网络，其实就是依次创建每一层的权重和偏置的矩阵，并分别保存到存储权重和偏置的容器中。He Initialization初始化的方法，具体是什么鬼，接下来会进行详细得讲解。现在来看看我们是如何进行搭建和初始化网络的。 void NN::add_hidden_layer(const vector<size_t> &num_hiddens)
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2023-08-31 21:59:45
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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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