一款 C# 编写的神经网络计算图框架

前言

深度学习技术的不断发展,神经网络在各个领域得到了广泛应用。为了满足 .NET 开发的需求,推荐一款使用 C# 编写的神经网络计算图框架。

框架的使用方法接近 PyTorch,提供了丰富的示例和详细的文档,帮助大家快速上手。

框架介绍

项目完全使用 C# 编写,提供了一个透明的神经网络计算图框架。用户可以查看和理解框架内部的任何实现细节。

框架支持多种网络结构,包括卷积神经网络(CNN)、反向传播网络(BP)、全连接网络(FCN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)和门控循环单元网络(GRU)。

每个示例都附带了所需的数据内容,确保用户能够快速上手并进行实验。

使用说明

  • 损失函数支持:MESLOSS、交叉熵损失 (Cross-Entropy)
  • 激活函数支持:ReLU、Tanh、Sigmoid、Softmax
  • 数据类型支持:二维数据 float[][] 和四维数据 float[][][,]
  • 池化支持:平均池化、最大池化
  • 其他支持:卷积层 (ConvLayer)、二维卷积层 (Conv2DLayer)、乘法层 (MulLayer)、转置卷积层 (ConvTranspose2DLayer)

部分代码示例

复制代码
//声明两个ConvLayer 和一个激活函数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);
       
        //计算误差
        MSELoss mloss = new MSELoss();
       
        var loss = mloss.Forward(ff, y);

        Console.WriteLine("误差:" + loss);

        dynamic grid = mloss.Backward();

        //反传播w2
       
        dynamic w22 = cl2.backweight(grid);

        //反传播W1
        dynamic grid1 = cl2.backward(grid);
        grid1 = sl.Backward(grid1);
        dynamic w11 = cl1.backweight(grid1);
           
       //更新参数
        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++;
}

BP网络运行图

CNN网络95%识别成功率

lstm网络预测PM2.5空气质量

项目地址

**Gitee:**https://gitee.com/UDCS/WeaveAI

最后

如果你觉得这篇文章对你有帮助,不妨点个赞支持一下!你的支持是我继续分享知识的动力。如果有任何疑问或需要进一步的帮助,欢迎随时留言。

也可以加入微信公众号**[DotNet技术匠]** 社区,与其他热爱技术的同行一起交流心得,共同成长!优秀是一种习惯,欢迎大家留言学习!

相关推荐
小宋加油啊6 分钟前
深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)
pytorch·深度学习·神经网络
沛沛老爹9 分钟前
从线性到非线性:简单聊聊神经网络的常见三大激活函数
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数·relu·sigmoid·tanh
何大春28 分钟前
【视频时刻检索】Text-Video Retrieval via Multi-Modal Hypergraph Networks 论文阅读
论文阅读·深度学习·神经网络·计算机视觉·视觉检测·论文笔记
每天都要写算法(努力版)3 小时前
【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究
人工智能·深度学习·神经网络
Iotfsd5 小时前
.NET写的开源工业物联网网关(IoTGateway)
物联网·c#·.net·dotnet·边缘网关·雾计算·工业物联网智能网关
界面开发小八哥17 小时前
界面开发框架DevExpress XAF实践:如何在Blazor项目中集成.NET Aspire?(二)
.net·界面控件·devexpress·ui开发·xaf
鸿蒙布道师1 天前
AI硬件遭遇“关税风暴“:中国科技企业如何破局?
人工智能·科技·嵌入式硬件·深度学习·神经网络·opencv·机器人
蹦蹦跳跳真可爱5891 天前
Python----深度学习(基于深度学习Pytroch线性回归和曲线回归)
pytorch·python·深度学习·神经网络·回归·线性回归