一款 C# 編寫(xiě)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖框架
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前言深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為了滿足 .NET 開(kāi)發(fā)的需求，推薦一款使用 C# 編寫(xiě)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖框架。 框架的使用方法接近 PyTorch，提供了豐富的示例和詳細(xì)的文檔，幫助大家快速上手。 框架介紹項(xiàng)目完全使用 C# 編寫(xiě)，提供了一個(gè)透明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖框架。用戶可以查看和理解框架內(nèi)部的任何實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。 框架支持多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、反向傳播網(wǎng)絡(luò)（BP）、全連接網(wǎng)絡(luò)（FCN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）和門(mén)控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)（GRU）。 每個(gè)示例都附帶了所需的數(shù)據(jù)內(nèi)容，確保用戶能夠快速上手并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。 使用說(shuō)明
部分代碼示例//聲明兩個(gè)ConvLayer 和一個(gè)激活函數(shù)SigmodLayer ConvLayer cl1 = new ConvLayer(13, 5, true); SigmodLayer sl = new SigmodLayer(); float lr = 0.5f; ConvLayer cl2 = new ConvLayer(5, 1, true); int i = 0,a=0; while (a < 5000) { dynamic ff = cl1.Forward(x); ff = sl.Forward(ff); ff = cl2.Forward(ff); //計(jì)算誤差 MSELoss mloss = new MSELoss(); var loss = mloss.Forward(ff, y); Console.WriteLine("誤差:" + loss); dynamic grid = mloss.Backward(); //反傳播w2 dynamic w22 = cl2.backweight(grid); //反傳播W1 dynamic grid1 = cl2.backward(grid); grid1 = sl.Backward(grid1); dynamic w11 = cl1.backweight(grid1); //更新參數(shù) cl2.weights = Matrix.MatrixSub(cl2.weights, Matrix.multiply(w22.grid, lr)); cl2.basicData = Matrix.MatrixSub(cl2.basicData, Matrix.multiply(w22.basic, lr)); cl1.weights = Matrix.MatrixSub(cl1.weights, Matrix.multiply(w11.grid, lr)); cl1.basicData = Matrix.MatrixSub(cl1.basicData, Matrix.multiply(w11.basic, lr)); i++; a++; } BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行圖
CNN網(wǎng)絡(luò)95%識(shí)別成功率
lstm網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)PM2.5空氣質(zhì)量
項(xiàng)目地址Gitee：https://gitee.com/UDCS/WeaveAI ?轉(zhuǎn)自https://www.cnblogs.com/1312mn/p/18535893 該文章在 2024/11/12 9:04:47 編輯過(guò) |
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