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fanwenjie / LeNet-5CMIT

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LeNet-5神经网络,C语言写成,不依赖任何第三方库。附带MNIST字符集测试demo spread retract

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LeNet-5神经网络

介绍

根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络,C语言写成,不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%,多代训练识别率98%。

DEMO

main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO,直接编译即可运行,训练集60000张,测试集10000张。

项目环境

该项目为VISUAL STUDIO 2015项目,用VISUAL STUDIO 2015 UPDATE1及以上直接打开即可编译。采用ANSI C编写,因此源码无须修改即可在其它平台上编译。 如果因缺少openmp无法编译,请将lenet.c中的#include<omp.h>和#pragma omp parallel for删除掉即可。

API

#####批量训练 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心

inputs: 要训练的多个图片对应unsigned char二维数组的数组,指向的二维数组的batchSize倍大小内存空间指针。在MNIST测试DEMO中二维数组为28x28,每个二维数组数值分别为对应位置图像像素灰度值

labels:要训练的多个图片分别对应的标签数组。大小为batchSize

batchSize:批量训练输入图像(二维数组)的数量

void TrainBatch(LeNet5 *lenet, image *inputs, uint8 *labels, int batchSize);

#####单个训练 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心

input: 要训练的图片对应二维数组

label: 要训练的图片对应的标签 void Train(LeNet5 *lenet, image input, uint8 label);

#####预测 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心

input: 输入的图像的数据

count: 结果向量个数

return 返回值为预测的结果

uint8 Predict(LeNet5 *lenet, image input, uint8 count);

#####初始化 lenet: LeNet5的权值的指针,LeNet5神经网络的核心

void Initial(LeNet5 *lenet);

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https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5.git
git@gitee.com:fanwenjie/LeNet-5.git
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