Richard：一款功能强大的神经网络分类工具

最新推荐文章于 2025-05-26 10:26:02 发布

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Richard：一款功能强大的神经网络分类工具

richard Richard is gaining power 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ric/richard

项目介绍

Richard 是一个命令行界面（CLI）应用，它利用神经网络进行数据分类。项目名称灵感来源于开发者童年编写的一个程序，象征着从过去的学习到现在的进阶。不同于最初的“病毒”版本，新的 Richard 以一种完全友好的方式呈现，能够帮助用户在多种数据集上进行高效的分类任务。

项目技术分析

Richard 的技术核心是基于神经网络的分类算法，支持多种层类型，包括全连接层（Dense）、卷积层（Convolutional）和最大池化层（Max Pooling）。这样的设计使其在处理图像、文本等多种类型的数据时都能表现出色。

项目在构建时支持跨平台，包括 Linux、Windows 和 Mac OS。它使用 CMake 进行构建管理，并依赖 vcpkg 和 Vulkan SDK 来实现 GPU 加速，这大大提升了训练和预测的效率。

在构建过程中，Richard 提供了多种预设工作流，例如 Linux 调试版本，使得用户可以轻松选择适合自己需求的环境配置。

项目及技术应用场景

Richard 的应用场景广泛，以下是一些典型的使用案例：

手写数字分类：Richard 可以通过全连接网络对手写数字进行分类。用户只需提供相应的数据集和配置文件，即可训练模型并对新的数据进行预测。
图像分类（猫狗识别）：利用卷积神经网络（CNN），Richard 能够对图像中的对象进行分类，如区分猫和狗。配置文件中的网络结构定义了卷积层、池化层和全连接层，用户可以根据具体任务进行调整。

以下是具体的使用示例：

手写数字分类

首先，创建一个 config.json 配置文件来定义数据集、数据加载器和神经网络参数：

{
    "data": {
        "classes": ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"],
        "shape": [784, 1, 1],
        "normalization": {
            "min": 0,
            "max": 255
        }
    },
    "dataLoader": {
      "fetchSize": 512
    },
    "classifier": {
        "network": {
            "hyperparams": {
                "epochs": 30,
                "batchSize": 1024,
                "miniBatchSize": 32,
            },
            "hiddenLayers": [
                {
                    "type": "dense",
                    "size": 320,
                    "learnRate": 0.1,
                    "learnRateDecay": 1.0,
                    "dropoutRate": 0.0
                },
                {
                    "type": "dense",
                    "size": 64,
                    "learnRate": 0.1,
                    "learnRateDecay": 1.0,
                    "dropoutRate": 0.0
                }
            ],
            "outputLayer": {
                "size": 10,
                "learnRate": 0.1,
                "learnRateDecay": 1.0
            }
        }
    }
}

然后，使用以下命令进行训练和评估：

./richardcli/richardcli --train \
    --samples ../../../data/ocr/train.csv \
    --config ../../../data/ocr/config.json \
    --network ../../../data/ocr/network \
    --gpu

./richardcli/richardcli --eval \
    --samples ../../../data/ocr/test.csv \
    --network ../../../data/ocr/network \
    --gpu

图像分类（猫狗识别）

同样，创建一个适用于猫狗分类的 config.json 文件：

{
    "data": {
        "classes": ["cat", "dog"],
        "shape": [100, 100, 3],
        "normalization": {
            "min": 0,
            "max": 255
        }
    },
    "dataLoader": {
      "fetchSize": 512
    },
    "classifier": {
        "network": {
            "hyperparams": {
                "epochs": 10,
                "batchSize": 1024,
                "miniBatchSize": 32,
            },
            "hiddenLayers": [
                {
                    "type": "convolutional",
                    "depth": 32,
                    "kernelSize": [3, 3],
                    "learnRate": 0.01,
                    "learnRateDecay": 1.0,
                    "dropoutRate": 0.0
                },
                {
                    "type": "maxPooling",
                    "regionSize": [2, 2]
                },
                {
                    "type": "convolutional",
                    "depth": 64,
                    "kernelSize": [4, 4],
                    "learnRate": 0.01,
                    "learnRateDecay": 1.0,
                    "dropoutRate": 0.0
                },
                {
                    "type": "maxPooling",
                    "regionSize": [2, 2]
                },
                {
                    "type": "dense",
                    "size": 64,
                    "learnRate": 0.01,
                    "learnRateDecay": 1.0,
                    "dropoutRate": 0.0
                }
            ],
            "outputLayer": {
                "size": 2,
                "learnRate": 0.01,
                "learnRateDecay": 1.0
            }
        }
    }
}

使用以下命令进行训练和评估：

./richardcli/richardcli --train \
    --samples ../../../data/catdog/train \
    --config ../../../data/catdog/config.json \
    --network ../../../data/catdog/network \
    --gpu

./richardcli/richardcli --eval \
    --samples ../../../data/catdog/test \
    --network ../../../data/catdog/network \
    --gpu