KANN：轻量级神经网络库

KANN：轻量级神经网络库

kann A lightweight C library for artificial neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kann

项目介绍

KANN是一个用C语言编写的独立且轻量级的库，用于构建和训练小型到中等规模的神经网络，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。它实现了基于图的逆向模式自动微分，允许构建具有递归、权重共享和多个输入/输出的拓扑复杂神经网络。与主流深度学习框架如TensorFlow相比，KANN的可扩展性不高，但在灵活性方面不相上下，且代码库更小，仅依赖标准C库。与其他轻量级框架如tiny-dnn相比，KANN体积更小，速度更快，功能更全面，支持RNN、变分自编码器（VAE）和非标准神经网络。

KANN在需要用C/C++实验小型到中等规模的神经网络、部署不需要担心依赖地狱的中等规模模型，或学习深度学习库内部机制时，非常有用。

项目技术分析

KANN的核心是构建计算图来完成神经网络的构建和自动微分。用户可以通过定义运算节点来灵活地构建模型，支持多种神经网络结构，如MLP、CNN和RNN等。在技术实现上，KANN有以下特点：

1. 灵活性：通过构建计算图，支持各种复杂的网络结构，包括共享权重和递归结构。
2. 效率：对矩阵乘法和卷积操作进行了合理优化，并支持小批量处理和有效的多线程。
3. 轻量级和可移植性：代码库简洁，易于在多种平台上编译运行。

项目技术应用场景

KANN适用于以下场景：

• 在C/C++环境中实验神经网络模型。
• 部署中等规模模型，减少对环境的依赖。
• 教育和研究用途，便于理解深度学习库的内部原理。

项目特点

• 灵活性：计算图构建模型，支持多种网络结构。
• 效率：在CPU模式下，部分情况下比主流框架更快。
• 轻量级：代码库小巧，方便集成和部署。
• 可移植性：遵循ANSI C标准，可以在多种平台上编译运行。

以下是一个使用KANN的简单示例，该示例学习了两个整数的无符号加法：

# 获取源码并编译
git clone https://github.com/attractivechaos/kann
cd kann; make  # 或使用 "make CBLAS=/path/to/openblas" 以加快矩阵乘法运算
# 学习无符号加法（30000个样本；数字在10000以内）
seq 30000 | awk -v m=10000 '{a=int(m*rand());b=int(m*rand());print a,b,a+b}' \
  | ./examples/rnn-bit -m7 -o add.kan -
# 应用模型（输出1138429，即两个数字的和）
echo 400958 737471 | ./examples/rnn-bit -Ai add.kan -

通过上述介绍，可以看出KANN是一个强大且灵活的神经网络库，适合在多种场景下使用。其轻量级和可移植的特性，使其成为深度学习领域一个不可忽视的选择。

kann A lightweight C library for artificial neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kann