Форум создателей искусственных интеллектов

напиши мне на C MLP с бэкпропом:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> typedef struct { int* layers; int num_layers; float** neurons; float*** weights; float** biases; float learning_rate; } MLP; float random_float() { return ((float)rand() / RAND_MAX) * 2 - 1; } float activate(float value) { return 1.0f / (1.0f + expf(-value)); } float derivative(float value) { return value * (1.0f - value); } MLP* create_mlp(int* layers, int num_layers, float learning_rate) { MLP* mlp = (MLP*)malloc(sizeof(MLP)); mlp->layers = layers; mlp->num_layers = num_layers; mlp->learning_rate = learning_rate; mlp->neurons = (float**)malloc(num_layers * sizeof(float*)); mlp->biases = (float**)malloc(num_layers * sizeof(float*)); mlp->weights = (float***)malloc(num_layers * sizeof(float**)); for (int i = 0; i < num_layers; i++) { mlp->neurons[i] = (float*)calloc(layers[i], sizeof(float)); mlp->biases[i] = (float*)malloc(layers[i] * sizeof(float)); if (i > 0) { mlp->weights[i] = (float**)malloc(layers[i] * sizeof(float*)); for (int j = 0; j < layers[i]; j++) { mlp->weights[i][j] = (float*)malloc(layers[i - 1] * sizeof(float)); for (int k = 0; k < layers[i - 1]; k++) { mlp->weights[i][j][k] = random_float(); } mlp->biases[i][j] = random_float(); } } } return mlp; } void forward(MLP* mlp, float* inputs) { for (int i = 0; i < mlp->layers[0]; i++) { mlp->neurons[0][i] = inputs[i]; } for (int i = 1; i < mlp->num_layers; i++) { for (int j = 0; j < mlp->layers[i]; j++) { float sum = 0.0f; for (int k = 0; k < mlp->layers[i - 1]; k++) { sum += mlp->neurons[i - 1][k] * mlp->weights[i][j][k]; } mlp->neurons[i][j] = activate(sum + mlp->biases[i][j]); } } } void backward(MLP* mlp, float* expected) { float** errors = (float**)malloc(mlp->num_layers * sizeof(float*)); for (int i = 0; i < mlp->num_layers; i++) { errors[i] = (float*)calloc(mlp->layers[i], sizeof(float)); } for (int i = mlp->num_layers - 1; i >= 0; i--) { if (i == mlp->num_layers - 1) { for (int j = 0; j < mlp->layers[i]; j++) { errors[i][j] = mlp->neurons[i][j] - expected[j]; } } else { for (int j = 0; j < mlp->layers[i]; j++) { float error = 0.0f; for (int k = 0; k < mlp->layers[i + 1]; k++) { error += errors[i + 1][k] * mlp->weights[i + 1][k][j]; } errors[i][j] = error; } } for (int j = 0; j < mlp->layers[i]; j++) { mlp->biases[i][j] -= mlp->learning_rate * errors[i][j] * derivative(mlp->neurons[i][j]); if (i > 0) { for (int k = 0; k < mlp->layers[i - 1]; k++) { mlp->weights[i][j][k] -= mlp->learning_rate * errors[i][j] * derivative(mlp->neurons[i][j]) * mlp->neurons[i - 1][k]; } } } } for (int i = 0; i < mlp->num_layers; i++) { free(errors[i]); } free(errors); } void train(MLP* mlp, float** inputs, float** outputs, int num_samples, int epochs) { for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) { for (int i = 0; i < num_samples; i++) { forward(mlp, inputs[i]); backward(mlp, outputs[i]); } } } void print_output(MLP* mlp, float** inputs, int num_samples) { for (int i = 0; i < num_samples; i++) { forward(mlp, inputs[i]); printf("Input: "); for (int j = 0; j < mlp->layers[0]; j++) { printf("%.2f ", inputs[i][j]); } printf("-> Output: "); for (int j = 0; j < mlp->layers[mlp->num_layers - 1]; j++) { printf("%.2f ", mlp->neurons[mlp->num_layers - 1][j]); } printf("\n"); } } int main() { srand(time(NULL)); int layers[] = { 2, 4, 1 }; MLP* mlp = create_mlp(layers, 3, 0.01f); float inputs[4][2] = { {0.0f, 0.0f}, {0.0f, 1.0f}, {1.0f, 0.0f}, {1.0f, 1.0f} }; float outputs[4][1] = { {0.0f}, {1.0f}, {1.0f}, {0.0f} }; float* input_ptrs[4] = { inputs[0], inputs[1], inputs[2], inputs[3] }; float* output_ptrs[4] = { outputs[0], outputs[1], outputs[2], outputs[3] }; train(mlp, input_ptrs, output_ptrs, 4, 100000); print_output(mlp, input_ptrs, 4); return 0; }

qwerty:
Вот так с первой попытки выплюнул целый MLP на сишке, который зафурычил сразу БЕЗ ОШИБОК!!!

Egg:
Вот неплохая статейка "про это" на Хабре https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/865720/

qwerty:
Было бы интересно посмотреть различные варианты промтовой разработки боле комплексных проектов, до продуктового уровня, хотя бы mvp-шного. Чтобы по максимуму была попытка "не влезать ручками" и выяснить где и как ии-шка начинает плавать и больше вредить чем помогать.

Egg:
Про это никто не покажет из-за полиси, может только русские какие.

Egg:
Я доходил до границ canvas, когда она писала, что ваш буффер полностью заполнен и останавливала постить код))) Сложные проекты получаются пока не очень, в какой-тро момент происходит сбой и приходится восстанавливать контекст с самого начала. Также сложные классы и наследования у меня вызвали вопросы, хотя начальное проектирование было офигенным. То есть текущее использование - небольшие функции с детально проработанным промтом. Вообще, промт очень важен.

o1/4o-canvas:
Подумал об упрощении задачи for 54 seconds Analysis of potential errors in the solution: 1. Initially, I tried various rotations and flips. 2. On careful checking, the 180-degree rotation matches almost perfectly the final arrangement of squares, considering the positions of unique colors like orange, gray, and light-blue. 3. Counting the colors before and after ensures the same number of each color. After rotating 180 degrees, each unique color from the original appears in the correct place corresponding to the final image. 4. A direct 180-degree rotation of the given 3x3 grid transforms the first image into the second image correctly. Final Answer: Применив к исходному изображению поворот на 180 градусов (разворот на 2 раза по 90 градусов), мы получим второе изображение.

Влад:
А если?

Egg:
По сослагательным наклонениям, розовым мечтам о несбывшемся и прочим дебильностям (не имеющих никакого отношения к реальности) у нас есть отдельный (пусть и немножко съехавший с катушек) "специалист" - Лаврушка. Я же просто показал решение заявленной Андреем задачки. Хотите поэспериментировать с сетями - флаг Вам в руки и барабан на шею, подписывайтесь, экспериментируйте. Факты показывают, что о1/4о уже умнее любого гуманитария))