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引言
隨着深度進修技巧的飛速開展，卷積神經收集（CNN）在圖像辨認、物體檢測、視頻分析等範疇獲得了明顯的成果。為了更好地懂得跟控制深度進修，本文將具體介紹CNN收集的C言語實現，幫助讀者輕鬆入門深度進修編程。
CNN收集概述
卷積神經收集（CNN）是一種深度前饋神經收集，特別實用於圖像辨認、圖像分類等打算機視覺任務。CNN經由過程卷積層、池化層跟全連接層等構造，實現對圖像特徵的進修跟提取。
卷積層
卷積層是CNN的核心部分，用於提取圖像特徵。卷積層的基本操縱是卷積核與輸入圖像的卷積，經由過程卷積核滑動輸入圖像，並打算對應地位的部分特徵。
void convolve(float* input, float* filter, float* output, int input_size, int filter_size, int stride) {
for (int i = 0; i < input_size; i += stride) {
for (int j = 0; j < input_size; j += stride) {
for (int k = 0; k < filter_size; k++) {
output[i * input_size + j] += input[i * input_size + j] * filter[k];
}
}
}
}
池化層
池化層用於降落特徵圖的維度，增加打算量。罕見的池化方法有最大年夜池化跟均勻池化。
void max_pool(float* input, float* output, int input_size, int filter_size, int stride) {
for (int i = 0; i < input_size; i += stride) {
for (int j = 0; j < input_size; j += stride) {
float max_val = 0.0;
for (int k = 0; k < filter_size; k++) {
for (int l = 0; l < filter_size; l++) {
max_val = fmax(max_val, input[i * input_size + j + k * stride + l * stride]);
}
}
output[i * input_size + j] = max_val;
}
}
}
全連接層
全連接層用於將卷積層跟池化層提取的特徵停止分類。
void fully_connected(float* input, float* weights, float* bias, float* output, int input_size, int output_size) {
for (int i = 0; i < input_size; i++) {
output[i] = bias[i];
for (int j = 0; j < output_size; j++) {
output[i] += input[j] * weights[j * input_size + i];
}
}
}
CNN收集C言語實現
以下是一個簡單的CNN收集C言語實現示例：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define INPUT_SIZE 32
#define FILTER_SIZE 3
#define STRIDE 1
#define POOL_SIZE 2
#define OUTPUT_SIZE 10
// 卷積層
void convolve(float* input, float* filter, float* output, int input_size, int filter_size, int stride) {
// ...（此處省略代碼，參考上文）
}
// 池化層
void max_pool(float* input, float* output, int input_size, int filter_size, int stride) {
// ...（此處省略代碼，參考上文）
}
// 全連接層
void fully_connected(float* input, float* weights, float* bias, float* output, int input_size, int output_size) {
// ...（此處省略代碼，參考上文）
}
int main() {
// 初始化輸入、卷積核、權重跟偏置
float input[INPUT_SIZE * INPUT_SIZE] = { /* ... */ };
float filter[FILTER_SIZE * FILTER_SIZE] = { /* ... */ };
float weights[OUTPUT_SIZE * INPUT_SIZE] = { /* ... */ };
float bias[OUTPUT_SIZE] = { /* ... */ };
// 卷積層
float output[INPUT_SIZE * INPUT_SIZE];
convolve(input, filter, output, INPUT_SIZE, FILTER_SIZE, STRIDE);
// 池化層
float pool_output[INPUT_SIZE / POOL_SIZE * INPUT_SIZE / POOL_SIZE];
max_pool(output, pool_output, INPUT_SIZE, POOL_SIZE, STRIDE);
// 全連接層
float fc_output[OUTPUT_SIZE];
fully_connected(pool_output, weights, bias, fc_output, INPUT_SIZE / POOL_SIZE * INPUT_SIZE / POOL_SIZE, OUTPUT_SIZE);
// 輸出成果
for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {
printf("Output %d: %f\n", i, fc_output[i]);
}
return 0;
}
總結
本文具體介紹了CNN收集的C言語實現，包含卷積層、池化層跟全連接層的實現方法。經由過程本文的進修，讀者可能輕鬆入門深度進修編程，為後續的深度進修項目打下基本。