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一款 C# 編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖框架

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freeflydom

2024年11月12日 9:4 本文熱度 489

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 開發(fā)的需求，推薦一款使用 C# 編寫的神經(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，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）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）和門控循環(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)。

使用說明

損失函數(shù)支持：MESLOSS、交叉熵?fù)p失 (Cross-Entropy)
激活函數(shù)支持：ReLU、Tanh、Sigmoid、Softmax
數(shù)據(jù)類型支持：二維數(shù)據(jù) float[][] 和四維數(shù)據(jù) float[][][,]
池化支持：平均池化、最大池化
其他支持：卷積層 (ConvLayer)、二維卷積層 (Conv2DLayer)、乘法層 (MulLayer)、轉(zhuǎn)置卷積層 (ConvTranspose2DLayer)

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++;
}