用c语言写一个可以导入权重参数和偏置参数的两层神经网络,输入层节点数为784,隐藏层节点数为64,输出层节点数为10
时间: 2024-02-26 14:58:00 浏览: 17
好的,以下是一个可以导入权重参数和偏置参数的两层神经网络的C语言代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define INPUT_SIZE 784
#define HIDDEN_SIZE 64
#define OUTPUT_SIZE 10
float sigmoid(float x) {
return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}
int main() {
float input[INPUT_SIZE];
float hidden[HIDDEN_SIZE];
float output[OUTPUT_SIZE];
// 导入权重参数和偏置参数
FILE *fp;
fp = fopen("weights.txt", "r");
if (fp == NULL) {
perror("Error opening file");
return(-1);
}
float w1[INPUT_SIZE * HIDDEN_SIZE];
float b1[HIDDEN_SIZE];
float w2[HIDDEN_SIZE * OUTPUT_SIZE];
float b2[OUTPUT_SIZE];
// 导入第一层权重参数
for (int i = 0; i < INPUT_SIZE * HIDDEN_SIZE; i++) {
fscanf(fp, "%f", &w1[i]);
}
// 导入第一层偏置参数
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
fscanf(fp, "%f", &b1[i]);
}
// 导入第二层权重参数
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE * OUTPUT_SIZE; i++) {
fscanf(fp, "%f", &w2[i]);
}
// 导入第二层偏置参数
for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
fscanf(fp, "%f", &b2[i]);
}
fclose(fp);
// 输入层到隐藏层
for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) {
sum += input[i] * w1[i * HIDDEN_SIZE + j];
}
hidden[j] = sigmoid(sum + b1[j]);
}
// 隐藏层到输出层
for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) {
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
sum += hidden[i] * w2[i * OUTPUT_SIZE + j];
}
output[j] = sigmoid(sum + b2[j]);
}
return 0;
}
```
在该代码中,我们使用了 `sigmoid` 函数作为激活函数。我们从 `weights.txt` 文件中导入了权重参数和偏置参数,并将它们存储在相应的数组中。然后,我们根据输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数,以及导入的权重参数和偏置参数计算神经网络的输出值。