(..)用C++实现神经网络前向传播算法

最新推荐文章于 2022-11-28 20:00:21 发布
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该博客主要围绕用C++实现神经网络前向传播算法展开，涉及信息技术领域中编程语言与算法的结合应用，能帮助读者了解如何运用C++来达成神经网络前向传播这一重要功能。

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【机器学习】C++ 从零实现神经网络（二）前向传播与反向传播
超逸の学习技术博客
02-04 1197
长文预警: 共22727字 注意：文末附有所有源码的地址 建议：收藏后找合适时间阅读。 二、前向传播与反向传播 前言 神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和（卷积？）的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。 前向过程 如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运...
C++从零实现深度神经网络之二——前向传播和反向传播
小白的逆袭
07-11 839
前向过程 如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。 线型运算可以用Y = WX+b来表示，其中X是输入样本，这里即是第N层的单列矩阵，W是权值矩阵，Y是加权求和之后的结果矩阵，大小与N+1层的单列矩阵相同。b是偏置，默认初始化全部为0。不难推知（鬼知道我推了多久！），W的大小是(N+1).rows * N.rows。正如上一篇中生成weights矩阵的代码实现一样:...
c++复现theano卷积神经网络的前向计算过程
01-09
通过theano的cnn训练神经网络，将最终稳定的网络权值保存下来。c++实现cnn的前向计算过程，读取theano的权值，复现theano的测试结果 本人最终的成果是： 1、卷积神经网络的前向计算过程 2、mlp网络的前向与后向计算，也就是可以用来训练样本
2. 三层简单神经网络的前向传播算法.ipynb
09-06
三层简单的神经网络的前向传播算法，适合初学者学习借鉴
CNN前向传播算法
weixin_43392610的博客
12-27 440
输入：1个图片样本，CNN模型的层数L和所有隐藏层的类型，对于卷积层，要定义卷积核的大小K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P，步幅S。对于池化层，要定义池化区域大小k和池化标准（MAX或Average），对于全连接层，要定义全连接层的激活函数（输出层除外）和各层的神经元个数。 输出：CNN模型的输出aLa^LaL 　　　　1) 根据输入层的填充大小P，填充原始图片的边缘，得到输入张量a1a^1a1...
数据挖掘与数据分析应用案例 数据挖掘算法实践 基于C++的神经网络算法实现.doc
06-30
- **反向传播**: 反向传播算法是一种用于调整神经网络中权重的有效方法。它通过计算输出层误差，并将其反向传播回网络内部，逐层更新权重。 - **权重调整**: 权重的调整基于梯度下降算法，通过计算损失函数相对于每...
bp.rar_BP c++_BP-神经网络_BP神经网络_神经网络C_神经网络算法
07-15
总结，BP神经网络是一种强大的工具，通过反向传播算法解决了多层神经网络的训练问题。C语言作为底层编程语言，非常适合实现这类计算密集型任务。通过深入学习和实践，我们可以掌握这一技术，应用到各种实际问题中。
C++实现的BP和CNN神经网络算法，无外源库调用，逐代码解析，手写数字识别准确率达91.6%和96.4% · CNN
08-11
使用C++从头开始实现BP（反向传播）和CNN（卷积神经网络）两种神经网络算法的方法，整个过程中没有调用任何外部库。文中不仅提供了完整的代码实现，还对每一部分进行了详细的注释和解释。对于BP网络，作者展示了如何...
C++实现神经BP神经网络
12-17
【C++实现神经BP神经网络】是通过编程语言C++来构建一个反向传播(Backpropagation)算法的神经网络模型。反向传播是监督学习中的一种常用算法，主要用于多层感知器的学习，通过梯度下降法更新网络的权重和偏置，以...
基于 C/C++ 实现的反向传播神经网络
最新发布
08-15
在C/C++语言环境下实现BP神经网络，需要处理的主要任务包括初始化网络结构、前向传播计算、误差计算、反向传播算法以及权重更新。其中，初始化网络结构涉及到随机设定初始权重和偏置，为后续学习算法奠定基础。前向...
推理神经网络的小框架-C/C++开发
05-27
简介Synet是一个用于推断CPU上的神经网络的小型框架。 Synet使用先前由其他深度神经网络框架训练的模型。 Synet的主要优点是：Synet比大多数其他DNN更快。简介Synet是一个用于推断CPU上的神经网络的小型框架。 Synet使用先前由其他深度神经网络框架训练的模型。 Synet的主要优点是：Synet比大多数其他DNN原始框架要快（具有出色的单线程CPU性能）。 Synet仅是标头，小型C ++库。 Synet只有一个外部依赖项-Simd库。 Linux的Darknet测试项目要构建比较Linux的Synet和Darknet的测试，可以运行以下bash
用C＋＋实现神经网络与模糊逻辑
11-16
用C＋＋实现神经网络与模糊逻辑 C++ Neural Networks and Fuzzy Logic
模糊神经网络与算法研究
02-11
模糊神经网络;算法;机器学习；比较好的学习资料；可以参考一下
模糊神经网络VC++程序
08-11
有用的模糊神经网络程序，很好很傲很多了谁离了谁少林寺了上来了设立了算了了开发了科技书了看见的飞机上离开。
模糊神经网络实现代码
05-01
自己编写的模糊神经网络模型，自测试能用，优化效果比较不错。基于BP神经网络进行修改后的模型。
后向传播算法C语言实现
Pygoscelis的专栏
12-09 1123
#include #include #include #include #define PN 4 #define INPUT 2 #define HIDDEN 2 #define TARGET 1 #define OUTPUT 1 struct NN {   int ni;   int nh;   int no;   double * ai;   do
RNN和LSTM的正向/前向传播-图示公式和代码
ChainingBlocks
04-25 2823
本文先讲的基础版本的RNN，包含内部结构示意图，公式以及每一步的python代码实现。然后，拓展到LSTM的前向传播网络。结合图片+公式+可运行的代码，清晰充分明白RNN的前向传播网络的具体过程。完整的可执行的代码见文末。 下面图片是RNN网络的整体示意图。每一个方框是“同一个节点处的不同时间点的表示“。也就是RNN-cell都是同一个，只是时间点不一样，所以展开画出来。所以，它们共用相同的”可训...
C++从零实现神经网络
feichangyanse的博客
11-28 414
第一时间送达一、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
C++实现LSTM神经网络的核心算法与前向传播
本文标题为“C++实现LSTM神经网络[源码]”，其核心目标是通过使用C++这一高性能编程语言来构建一个完整的LSTM网络结构，重点实现前向传播过程，并提供清晰的代码逻辑与架构设计思路。该实现不仅有助于理解LSTM内部...
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