備份:創建VS工程使用神經網絡庫——FANN

編譯:

sourceforge上的FANN庫帶VS2010的工程,我機器上裝的VS2005,用不了,愁人,只能手動創建工程了,編譯不過,度娘不管用,翻牆麻煩,用雅虎搜到一個工程的創建配置,調整配置試一下,果然好用,在這裏備份一下:

1) 創建一個工程,可以叫"vs2005test".包含所有的庫文件(.h和.c),除了這幾個文件(這點很重要): floatfann.h, floatfann.c, fixedfann.h, fixedfann.c, doublefann.h , doublefann.c。
2) "工程屬性 -> C/C++ -> 常規 ->附加包含目錄"添加include路徑。
3) 添加預處理器定義: (工程屬性->C/C++ -> 預處理器 -> 預處理器定義)
_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
_USRDLL
FANN_DLL_EXPORTS
WIN32
_WINDOWS
_DEBUG
_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE
4) 配置 工程屬性 -> 常規 -> 配置類型 = 動態庫 (.dll)
5) 編譯.ok!

測試:

調試的話,再建個控制檯工程,包含該dll和庫,添加main.cpp,測試代碼如下:

#include <stdio.h>
#include "floatfann.h"
int main()
{
printf("Please Enter Command:(\"t\":Train,\"c\":Calculate,\"v\":Verification.)\n");
char c = getchar();
if('t' == c)
{
const unsigned int num_input = 2;
const unsigned int num_output = 1;
const unsigned int num_layers = 3;
const unsigned int num_neurons_hidden = 1024;
const float desired_error = (const float) 0.001;
const unsigned int max_epochs = 500000;
const unsigned int epochs_between_reports = 1000;
struct fann *ann = fann_create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output);
//fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
//fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_train_on_file(ann, "train.data", max_epochs, epochs_between_reports, desired_error);
fann_save(ann, "test.net");
fann_destroy(ann);
}
else if('c' == c)
{
fann_type *calc_out;
fann_type input[2];
struct fann *ann = fann_create_from_file("test.net");
input[0] = 1;
input[1] = 1;
calc_out = fann_run(ann, input);
printf("xor test (%f,%f) -> %f\n", input[0], input[1], calc_out[0]);
fann_destroy(ann);
}
else if('v' == c)
{
struct fann *ann = fann_create_from_file("test.net");
struct fann_train_data *data = fann_read_train_from_file("verification.data");
fann_reset_errstr(reinterpret_cast<struct fann_error *>(ann));
for (int i=0;i != data->num_data;i++)
{
fann_test(ann,data->input[i],data->output[i]);
}
printf("Mean Square Error:%f\n",fann_get_errno(reinterpret_cast<struct fann_error *>(ann)));
fann_destroy(ann);
}
return 0;
}

神經網絡是個神馬?

我理解這種BP神經網絡跟生物神經網絡完全是兩回事,這裏的神經網絡只是從生物神經網絡得到靈感,創建的一種計算機識別技術,通過對訓練樣本的分析總結出一個分類方法(約等於擬合函數),然後將輸入代入方法求解,此神經網絡適用於計算機分類識別等難於用查表、函數擬合等方法實現的領域,比如圖像識別,神經網絡計算量巨大,2000年前火過一陣,不過隨着互聯網泡沫一起淹沒了,最近換了個更厚的馬甲叫深度學習,由於物理硬件性能以及雲計算的興起,這種極耗計算資源的軟件方法又迴歸了。

還能幹啥?

想用它來做機牀誤差補償
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