一款 C# 编写的神经网络计算图框架

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所属分类：.NET技术

摘要

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。

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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

//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++; }