C 语言卷积神经网络实现 - 简单示例代码

"#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n#include <math.h>\n\n// 定义卷积层的参数\n#define INPUT_SIZE 28\n#define FILTER_SIZE 3\n#define STRIDE 1\n#define OUTPUT_SIZE ((INPUT_SIZE - FILTER_SIZE) / STRIDE + 1)\n\n// 定义卷积层的权重和偏置\nfloat filters[3][FILTER_SIZE][FILTER_SIZE] = {\n {\n {1, 0, -1},\n {1, 0, -1},\n {1, 0, -1}\n },\n {\n {-1, 0, 1},\n {-1, 0, 1},\n {-1, 0, 1}\n },\n {\n {0, 0, 0},\n {0, 1, 0},\n {0, 0, 0}\n }\n};\n\nfloat biases[3] = {0, 0, 0};\n\n// 定义输入图像和输出特征图\nfloat input[INPUT_SIZE][INPUT_SIZE];\nfloat output[OUTPUT_SIZE][OUTPUT_SIZE][3];\n\n// 实现卷积操作\nvoid conv2d() {\n for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {\n for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) {\n for (int k = 0; k < 3; k++) {\n float sum = 0;\n for (int m = 0; m < FILTER_SIZE; m++) {\n for (int n = 0; n < FILTER_SIZE; n++) {\n sum += input[i * STRIDE + m][j * STRIDE + n] * filters[k][m][n];\n }\n }\n output[i][j][k] = fmaxf(0, sum + biases[k]); // 使用ReLU激活函数\n }\n }\n }\n}\n\nint main() {\n // 初始化输入图像\n for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) {\n for (int j = 0; j < INPUT_SIZE; j++) {\n input[i][j] = (float)rand() / RAND_MAX; // 使用随机数模拟图像数据\n }\n }\n\n // 执行卷积操作\n conv2d();\n\n // 打印输出特征图\n for (int i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i++) {\n for (int j = 0; j < OUTPUT_SIZE; j++) {\n for (int k = 0; k < 3; k++) {\n printf("%f ", output[i][j][k]);\n }\n printf("\n");\n }\n printf("\n");\n }\n\n return 0;\n}\n"\n\n该代码实现了一个简单的卷积神经网络，其中包括一个卷积层。首先，定义了卷积层的参数，包括输入图像尺寸、卷积核尺寸和步长。然后定义了卷积层的权重和偏置。接下来实现了conv2d()函数，该函数通过双层循环遍历输出特征图的每个像素位置，并通过四层循环遍历输入图像和卷积核的每个元素，计算卷积操作，并使用ReLU激活函数进行非线性处理。最后，在main()函数中初始化输入图像，调用conv2d()函数进行卷积操作，并打印输出特征图。\n\n需要注意的是，此代码仅仅是一个简单的示例，实际的卷积神经网络可能包含更多的层和更复杂的结构。因此，如果要实现更复杂的卷积神经网络，可能需要进一步的代码编写和优化。