一个c++神经网络框架，它使用OpenCV库，并且使用单列矩阵储存输入输出

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一个c++神经网络框架，它使用OpenCV库，并且使用单列矩阵储存输入输出
实现一个强调灵活性和快速开发的神经网络框架，能够适应各种神经网络架构，同时提升开发效率。
安装和使用说明

• 安装OpenCV库，并设置环境变量。
• 下载faQnet，解压到任意目录。
• 在需要使用faQnet的文件中，引用头文件/src/faQnet.h
  

        #include "/src/faQnet.h"  

• 在编译时，将/src/faQnet.cpp加入编译。
  

        g++ -o test test.cpp /src/faQnet.cpp  

快速开始/示例和代码片段

以下以/demo/Breast Cancer/Breast Cancer.cpp为例，展示如何使用faQnet。

• 引用头文件
  

        #include "faQnet.h"

值得一提的是，您无需引用任何C++ 标准模板库(STL)头文件，因为faQnet.h已经包含了所有STL头文件。

• 导入数据
  在faQnet中，数据以单列矩阵的形式导入。因此我们内置了load_data()函数，用于从csv文件中导入数据。
  

        std::vector<cv::Mat> input =faQnet::load_data("wdbc.csv",         4, 33);        std::vector<cv::Mat> target = faQnet::load_data("wdbc.csv", 2, 3);

• 构建网络结构
  在faQnet中，我们使用faQnet::net类来构建网络结构。您只需要将储存每一层节点数和激活函数类型的vector传入构造函数即可。
  

        std::vector<int> layer_size = {30, 15, 2};        std::vector<std::string> activation_function = {"softsign", "leaky_relu","none"};                        faQnet::net net(layer_size, activation_function);   

• 初始化矩阵
  在faQnet中，我们使用您构建的net对象的init_bias()和init_weight()方法来初始化偏置项矩阵和权值矩阵。只需传入初始化方法和对应参数即可。
  

        net.init_bias("uniform", -0.1, 0.1);        net.init_weight("normal", 0, 0.5);

• （可选）数据归一化预处理
  在faQnet中，我们使用net对象的normalize_preprocess_input()方法对输入数据进行归一化预处理。
  

        net.normalize_preprocess_input(input);

• 训练网络
  在faQnet中，我们使用net对象的train()方法对网络进行训练。只需传入输入数据、预期输出、学习率、训练次数、采用的损失函数即可。
  

        for (int i = 0; i < input.size()-100; i++){                std::cout << "训练数据：" << i+1 <<"/" << input.size() << std::endl;                net.train(input, target, 0.0001 ,10,"ce");        }

• 预测 在faQnet中，我们使用net对象的predict()方法对数据进行预测。只需传入输入数据即可。同时，您还可以使用faQnet::softmax()函数对输出进行softmax处理。
  

        for (int i = input.size()-100; i < input.size(); i++){                std::cout << "预测数据：" << i-input.size()+101 <<"/" << 100 ;                std::cout << faQnet::softmax(net.predict(input)) << std::endl;                std::cout << "实际数据：" << i-input.size()+101 <<"/" << 100 ;                std::cout << target << std::endl;        }

项目结构和文件组织[td]

文件/目录	描述	用途
/src	源代码目录	存放项目的源代码
/docs	文档目录	包含项目的文档和使用手册
/demo	示例目录	存放项目示例
/pics	图片目录	存放项目图片
README.md	项目说明文件	提供项目的基本信息和使用指南

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