引言

Cranium 是一个轻量级的神经网络库，旨在提供一个简单但功能强大的工具集，用于创建、训练和部署神经网络。它注重提供基本功能，同时保持简洁易用，使其适用于初学者和有经验的从业者。

主要特性

1. 数据结构：Cranium 使用 DataSet、Matrix、Layer、Connection 和 Network 等数据结构高效管理数据和神经网络层及连接。
2. 训练数据函数：如 createDataSet、createBatches 和 destroyDataSet 函数处理数据集创建、批处理和内存管理，确保训练数据处理顺畅。
3. 网络函数：包括创建矩阵和网络（createMatrix、createNetwork）、前向传播（forwardPass、forwardPassDataSet）和预测（predict、getOutput）。
4. 激活函数：支持 sigmoid、ReLU、tanH、softmax 和 linear 等多种激活函数，满足不同神经网络需求。
5. 优化与训练：optimize 函数支持批大小、学习率、损失函数（如 CROSS_ENTROPY_LOSS、MEAN_SQUARED_ERROR）、正则化强度等参数，为神经网络优化提供强大框架。
6. 序列化：如 saveNetwork 和 readNetwork 函数允许保存和加载神经网络，确保模型可保存和重复使用。

实践应用

以下是 Cranium 的一个简单示例：

1. 创建数据集：

   float** data = ...; // 您的数据
   DataSet* dataset = createDataSet(rows, cols, data);
   

2. 构建网络：

   size_t hiddenSizes[] = {64, 32};
   Activation hiddenActivations[] = {relu, relu};
   Network* network = createNetwork(numFeatures, 2, hiddenSizes, hiddenActivations, numOutputs, softmax);
   

3. 训练网络：

   ParameterSet params = {network, dataset, classes, CROSS_ENTROPY_LOSS, batchSize, learningRate, searchTime, regularizationStrength, momentumFactor, maxIters, shuffle, verbose};
   optimize(params);
   

4. 进行预测：

   Matrix* input = createMatrix(rows, cols, data);
   forwardPass(network, input);
   Matrix* output = getOutput(network);
   

5. 评估准确性：

   float acc = accuracy(network, testData, testClasses);
   

结论

Cranium 作为一个多功能且易于使用的神经网络库，适合各种机器学习任务。其结构良好的 API 和全面的功能集使其成为开发者实现神经网络的有力工具。

 源代码：

Cranium：神经网络库-C语言资源-CSDN文库