资源简介
LeNet-5神经网络 C源代码，这个写的比较好，可以用gcc编译去跑，结合理论可以对深度学习有更深刻的了解
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
resMat：结果向量矩阵
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, const char(*resMat)[OUTPUT],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
resMat：结果向量矩阵
label: 要训练的图片对应的标签
void Train(LeNet5 *lenet, image input, const char(*resMat)[OUTPUT],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
labels: 结果向量矩阵指针
count: 结果向量个数
return 返回值为预测的结果
int Predict(LeNet5 *lenet, image input, const char(*labels)[LAYER6], int count);
#####初始化 lenet: LeNet5的权值的指针，LeNet5神经网络的核心
代码片段和文件信息
#include “lenet.h“
#include
#include
#include
#include
#define GETLENGTH（array） （sizeof（array）/sizeof（*（array）））
#define GETCOUNT（array） （sizeof（array）/sizeof（double））
#define FOREACH（icount） for （int i = 0; i < count; ++i）
#define CONVOLUTE_VALID（inputoutputweight） \
{ \
FOREACH（o0GETLENGTH（output）） \
FOREACH（o1GETLENGTH（*（output））） \
FOREACH（w0GETLENGTH（weight）） \
FOREACH（w1GETLENGTH（*（weight））） \
（output）[o0][o1] += （input）[o0 + w0][o1 + w1] * （weight）[w0][w1]; \
}
#define CONVOLUTE_FULL（inputoutputweight） \
{ \
FOREACH（i0GETLENGTH（input）） \
FOREACH（i1GETLENGTH（*（input））） \
FOREACH（w0GETLENGTH（weight）） \
FOREACH（w1GETLENGTH（*（weight））） \
（output）[i0 + w0][i1 + w1] += （input）[i0][i1] * （weight）[w0][w1]; \
}
#define CONVOLUTION_FORWARD（inputoutputweightbiasaction） \
{ \
for （int x = 0; x < GETLENGTH（weight）; ++x） \
for （int y = 0; y < GETLENGTH（*weight）; ++y） \
CONVOLUTE_VALID（input[x] output[y] weight[x][y]）; \
FOREACH（j GETLENGTH（output）） \
FOREACH（i GETCOUNT（output[j]）） \
（（double *）output[j]）[i] = action（（（double *）output[j]）[i] + bias[j]）; \
}
#define CONVOLUTION_BACKWARD（inputinerrorouterrorweightwdbdactiongrad）\
{ \
for （int x = 0; x < GETLENGTH（weight）; ++x） \
for （int y = 0; y < GETLENGTH（*weight）; ++y） \
CONVOLUTE_FULL（outerror[y] inerror[x] weight[x][y]）; \
FOREACH（i GETCOUNT（inerror）） \
（（double *）inerror）[i] *= actiongrad（（（double *）input）[i]）; \
FOREACH（j GETLENGTH（outerror）） \
FOREACH（i GETCOUNT（outerror[j]）） \
bd[j] += （（double *）outerror[j]）[i]; \
for （int x = 0; x < GETLENGTH（weight）; ++x） \
for （int y = 0; y < GETLENGTH（*weight）; ++y） \
CONVOLUTE_VALID（input[x] wd[x][y] outerror[y]）; \
}
#define SUBSAMP_MAX_FORWARD（inputoutput） \
{ \
const int len0 = GETLENGTH（*（input）） / GETLENGTH（*（output））; \
const int len1 = GETLENGTH（**（input）） / GETLENGTH（**（output））; \
FOREACH（i GETLENGTH（output）） \
FOREACH（o0 GETLENGTH（*（output））） \
FOREACH（o1 GETLENGTH（**（output））） \
{ \
int x0 = 0 x1 = 0 ismax; \
FOREACH（l0 len0） \
FOREACH（l1 len1） \
{ \
ismax = input[i][o0*len0 + l0][o1*len1 + l1] > input[i][o0*len0 + x0][o1*len1 + x1];\
x0 += ismax * （l0 - x0）; \
x1 += ismax * （l1 - x1）; \
} \
output[i][o0][o1] = input[i][o0*len0 + x0][o1*len1 + x1]; \
} \
}
#define SUBSAMP_MAX_BACKWARD（inputinerrorouterror） 属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\
文件 2518 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\.gitattributes
文件 3461 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\.gitignore
文件 1078 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LICENSE
文件 1275 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.sln
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\
文件 8202 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.pbxproj
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.xcworkspace\
文件 152 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.xcworkspace\contents.xcworkspacedata
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.xcworkspace\xcuserdata\
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.xcworkspace\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\
文件 35009 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\project.xcworkspace\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\UserInterfaceState.xcuserstate
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\xcuserdata\
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\xcschemes\
文件 3287 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\xcschemes\LeNet-5.xcscheme
文件 479 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5.xcodeproj\xcuserdata\fanwenjie.xcuserdatad\xcschemes\xcschememanagement.plist
目录 0 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\
文件 7411 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\LeNet-5.vcxproj
文件 1543 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\LeNet-5.vcxproj.filters
文件 10348 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\lenet.c
文件 2115 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\lenet.h
文件 3285 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\main.c
文件 7840016 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\t10k-images-idx3-ubyte
文件 10008 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\t10k-labels-idx1-ubyte
文件 47040016 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\train-images-idx3-ubyte
文件 60008 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\LeNet-5\train-labels-idx1-ubyte
文件 2023 2017-01-01 04:35 LeNet-5-master\README.md
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