Всем привет.
Решил поделиться простым и ёмким на мой взгляд решением нейронной сети на С++.
Почему эта информация должна быть интересна?
Ответ: я старался в минимальном наборе запрограммировать работу многослойного перцептрона, да так, чтобы его можно было настраивать как душе угодно всего в нескольких строчках кода, а реализация основных алгоритмов работы на «С» позволит с лёгкостью переносить на «С» ориентированные языки(в прочем и на любые другие)
без использования сторонних библиотек!
Прошу взглянуть на то, что из этого вышло
Про
предназначение нейронных сетей я вам рассказывать не буду, надеюсь вас не забанили в
google и вы сможете найти интересующую вас информацию(назначение, возможности, области применения и так далее).
Исходный код вы найдёте в конце статьи, а пока по порядку.
Начнём разбор
1) Архитектура и технические подробности
—
многослойный перцептрон с возможностью конфигурации любого количества слоев с заданной шириной. Ниже представлен
пример конфигурацииmyNeuero.cpp
inputNeurons = 100; //ширина входного слоя
outputNeurons =2; //ширина выходного слоя
nlCount = 4; //количество слоёв ( по факту их 3, указываемое число намеренно увеличено на 1
list = (nnLay*) malloc((nlCount)*sizeof(nnLay));
inputs = (float*) malloc((inputNeurons)*sizeof(float));
targets = (float*) malloc((outputNeurons)*sizeof(float));
list[0].setIO(100,20); //установка ширины INPUTS/OUTPUTS для каждого слоя
list[1].setIO(20,6); // -//-
list[2].setIO(6,3); // -//-
list[3].setIO(3,2); // -//- выходной слой
Обратите внимание, что установка ширины входа и выхода для каждого слоя выполняется по определённому правилу — вход текущего слоя = выходу предыдущего. Исключением является входной слой.
Таким образом, вы имеете возможность настраивать любую конфигурацию вручную или по заданному правилу перед компиляцией или после компиляции считывать данные из source файлов.
Недавно 
