神经网络adam优化器c语言
2024-07-11行业资讯
Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于训练神经网络。在C语言中，你可以实现Adam优化器的算法逻辑。下面是一个示例代码：
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define EPSILON 1e-8
typedef struct {
double lr; // 学习率
double beta1; // 第一矩估计的指数衰减率
double beta2; // 第二矩估计的指数衰减率
double *m; // 第一矩估计
double *v; // 第二矩估计
int size;
} AdamOptimizer;
void adam_optimizer_init(AdamOptimizer *optimizer, double lr, double beta1, double beta2, int size) {
optimizer->lr=lr;
optimizer->beta1=beta1;
optimizer->beta2=beta2;
optimizer->size=size;
optimizer->m=(double *)malloc(sizeof(double) * size);
optimizer->v=(double *)malloc(sizeof(double) * size);
for (int i=0; i < size; i++) {
optimizer->m[i]=0.0;
optimizer->v[i]=0.0;
}
}
void adam_optimizer_update(AdamOptimizer *optimizer, double *params, double *grads) {
for (int i=0; i < optimizer->size; i++) {
optimizer->m[i]=optimizer->beta1 * optimizer->m[i] + (1 - optimizer->beta1) * grads[i];
optimizer->v[i]=optimizer->beta2 * optimizer->v[i] + (1 - optimizer->beta2) * grads[i] * grads[i];
double m_hat=optimizer->m[i] / (1 - pow(optimizer->beta1, i+1));
double v_hat=optimizer->v[i] / (1 - pow(optimizer->beta2, i+1));
params[i] -=optimizer->lr * m_hat / (sqrt(v_hat) + EPSILON);
}
}
void adam_optimizer_destroy(AdamOptimizer *optimizer) {
free(optimizer->m);
free(optimizer->v);
}
int main() {
double params[]={0.5, 0.3, 0.2}; // 待优化的参数
double grads[]={0.1, 0.2, 0.3}; // 梯度
int size=sizeof(params) / sizeof(params[0]);
AdamOptimizer optimizer;
adam_optimizer_init(&optimizer, 0.001, 0.9, 0.999, size);
adam_optimizer_update(&optimizer, params, grads);
adam_optimizer_destroy(&optimizer);
// 打印更新后的参数
for (int i=0; i < size; i++) {
printf("%f ", params[i]);
}
return 0;
}
```
在上述示例代码中，我们定义了一个AdamOptimizer结构体，该结构体包含了学习率(lr)、第一矩估计的指数衰减率(beta1)、第二矩估计的指数衰减率(beta2)以及用于存储第一矩估计(m)和第二矩估计(v)的数组。
adam_optimizer_init函数用于初始化优化器对象，adam_optimizer_update函数用于更新参数，adam_optimizer_destroy函数用于释放内存。
在main函数中，我们定义了待优化的参数(params)和梯度(grads)，并调用adam_optimizer_init函数初始化优化器对象，然后调用adam_optimizer_update函数更新参数。最后，我们释放优化器对象，并打印更新后的参数。
这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！
