AIfES for Arduino 开源项目教程

AIfES for Arduino 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

AIfES for Arduino 项目的目录结构如下：

AIfES_for_Arduino/
├── examples/
│   ├── Basic_xor_example/
│   ├── MNIST_example/
│   └── ...
├── src/
│   ├── aifes.h
│   ├── aifes.cpp
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

目录介绍

• examples/: 包含多个示例项目，展示了如何使用 AIfES 进行机器学习任务，如基本 XOR 问题和 MNIST 手写数字识别。
• src/: 包含 AIfES 的核心源代码文件，包括头文件 aifes.h 和实现文件 aifes.cpp。
• LICENSE: 项目的许可证文件，说明项目的使用条款。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是指示例项目中的主文件，例如 Basic_xor_example/Basic_xor_example.ino。

启动文件介绍

• Basic_xor_example.ino: 这是一个基本的 XOR 示例，展示了如何使用 AIfES 进行简单的神经网络训练和预测。

#include <aifes.h>

// 定义神经网络结构
NeuralNetwork nn;

void setup() {
    // 初始化神经网络
    nn.addLayer(new DenseLayer(2, 3));
    nn.addLayer(new SigmoidActivation());
    nn.addLayer(new DenseLayer(3, 1));
    nn.addLayer(new SigmoidActivation());

    // 准备训练数据
    float x[4][2] = {
        {0, 0},
        {0, 1},
        {1, 0},
        {1, 1}
    };
    float y[4][1] = {
        {0},
        {1},
        {1},
        {0}
    };

    // 训练神经网络
    nn.train(x, y, 4, 1000);
}

void loop() {
    // 进行预测
    float input[2] = {0, 0};
    float output[1];
    nn.predict(input, output);
    Serial.println(output[0]);
    delay(1000);
}

3. 项目的配置文件介绍

AIfES for Arduino 项目通常没有独立的配置文件，配置主要通过代码实现。例如，神经网络的结构和训练参数在代码中定义。

配置示例

// 定义神经网络结构
NeuralNetwork nn;

void setup() {
    // 初始化神经网络
    nn.addLayer(new DenseLayer(2, 3));
    nn.addLayer(new SigmoidActivation());
    nn.addLayer(new DenseLayer(3, 1));
    nn.addLayer(new SigmoidActivation());

    // 设置训练参数
    nn.setLearningRate(0.1);
    nn.setEpochs(1000);
}

以上代码展示了如何配置神经网络的结构和训练参数。