一款 C# 編寫的神經網絡計算圖框架
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前言深度學習技術的不斷發展,神經網絡在各個領域得到了廣泛應用。為了滿足 .NET 開發的需求,推薦一款使用 C# 編寫的神經網絡計算圖框架。 框架的使用方法接近 PyTorch,提供了豐富的示例和詳細的文檔,幫助大家快速上手。 框架介紹項目完全使用 C# 編寫,提供了一個透明的神經網絡計算圖框架。用戶可以查看和理解框架內部的任何實現細節。 框架支持多種網絡結構,包括卷積神經網絡(CNN)、反向傳播網絡(BP)、全連接網絡(FCN)、長短期記憶網絡(LSTM)、卷積長短期記憶網絡(ConvLSTM)和門控循環單元網絡(GRU)。 每個示例都附帶了所需的數據內容,確保用戶能夠快速上手并進行實驗。 使用說明
部分代碼示例//聲明兩個ConvLayer 和一個激活函數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 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網絡運行圖CNN網絡95%識別成功率lstm網絡預測PM2.5空氣質量項目地址Gitee:https://gitee.com/UDCS/WeaveAI ?轉自https://www.cnblogs.com/1312mn/p/18535893 該文章在 2024/11/12 9:04:47 編輯過 |
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