neuron
layer
network#pragma once
#include <math.h>
enum activation_function {
GAUSSIAN,
SOFTMAX,
SINC
// и т.д.
};
class neuron
{
public:
double value;
double error;
const char* activation_function;
neuron();
neuron(double value, double error, const char* activation_function);
void activation();
double gaussian(double x);
double softmax(double x);
double sinc(double x);
// и т. д.
void save(); // для сохранения
void restore(); // для восстановления из файла
};
neuron
layer
network
activation_fumction(dot(A,W) + b). где A - это входная матрица, W это изначально случайно инициализированная матрица весов с количеством рядов равных количеству колонок в матрице А и количеством колонок равных (output_size) параметр у слоя, размерность. то есть например A(10,3) то W должно быть (3,m) где m это то что ты укажешь в параметре выходная размерность каждого слоя. Та размерность которую ты получаешь на выходе после каждого слоя (10,m) в данном случае, b- вектор, с подходящей размерностью просто выполнить по элементное сложение, так же инициализируется случайно. Ну и dot - математическое умножение матриц.
Простой
Средний
Простой
Простой
