使用C语言实现视觉识别神经网络的代码
时间: 2023-06-17 16:05:01 浏览: 56
实现视觉识别神经网络需要使用深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等。这些框架一般使用Python作为主要编程语言。在C语言中实现神经网络是不常见的,因为C语言相较于Python,对于数学计算和矩阵运算的支持较弱。
如果您仍然想使用C语言实现视觉识别神经网络,以下是一个简单的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define INPUT_SIZE 784
#define HIDDEN_SIZE 16
#define OUTPUT_SIZE 10
// sigmoid激活函数
double sigmoid(double x) {
return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}
// 前向传播
void feed_forward(double *input, double *hidden, double *output, double *w1, double *w2) {
// 输入层 -> 隐藏层
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
hidden[i] = 0.0;
for (int j = 0; j < INPUT_SIZE; j++) {
hidden[i] += input[j] * w1[i * INPUT_SIZE + j];
}
hidden[i] = sigmoid(hidden[i]);
}
// 隐藏层 -> 输出层
for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
output[i] = 0.0;
for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
output[i] += hidden[j] * w2[i * HIDDEN_SIZE + j];
}
output[i] = sigmoid(output[i]);
}
}
// 训练网络
void train_network(double *input, double *output, double *w1, double *w2, double *hidden, double *error) {
// 正向传播
feed_forward(input, hidden, output, w1, w2);
// 计算误差
for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
error[i] = output[i] - output[i];
}
// 反向传播
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE; i++) {
double err = 0.0;
for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) {
err += error[j] * w2[j * HIDDEN_SIZE + i];
}
for (int j = 0; j < INPUT_SIZE; j++) {
w1[i * INPUT_SIZE + j] -= 0.1 * hidden[i] * (1 - hidden[i]) * input[j] * err;
}
}
for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < HIDDEN_SIZE; j++) {
w2[i * HIDDEN_SIZE + j] -= 0.1 * error[i] * hidden[j];
}
}
}
int main() {
double *input = (double*)malloc(INPUT_SIZE * sizeof(double));
double *hidden = (double*)malloc(HIDDEN_SIZE * sizeof(double));
double *output = (double*)malloc(OUTPUT_SIZE * sizeof(double));
double *w1 = (double*)malloc(INPUT_SIZE * HIDDEN_SIZE * sizeof(double));
double *w2 = (double*)malloc(HIDDEN_SIZE * OUTPUT_SIZE * sizeof(double));
double *error = (double*)malloc(OUTPUT_SIZE * sizeof(double));
// 初始化权重
for (int i = 0; i < INPUT_SIZE * HIDDEN_SIZE; i++) {
w1[i] = (double)rand() / RAND_MAX - 0.5;
}
for (int i = 0; i < HIDDEN_SIZE * OUTPUT_SIZE; i++) {
w2[i] = (double)rand() / RAND_MAX - 0.5;
}
// 读取MNIST数据集
// ...
// 训练网络
for (int epoch = 0; epoch < 100; epoch++) {
for (int i = 0; i < 60000; i++) {
train_network(input, output, w1, w2, hidden, error);
}
}
// 测试网络
// ...
free(input);
free(hidden);
free(output);
free(w1);
free(w2);
free(error);
return 0;
}
```
这个示例代码实现了一个单隐藏层的全连接神经网络,输入层有784个神经元(对应28x28的MNIST图像),隐藏层有16个神经元,输出层有10个神经元(对应10个数字类别)。其中,sigmoid函数作为激活函数,使用随机梯度下降算法进行训练。由于C语言的限制,这个示例代码的实现效率并不高,只是提供一个思路。