LeNet-5神经网络的C语言实现代码

简介：
这段代码实现了经典的LeNet-5神经网络模型，并用C语言编写。它适用于学习和研究深度学习的基础架构与算法。 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络使用C语言编写，并且不依赖任何第三方库。该代码可以利用gcc进行编译并运行，有助于深入理解深度学习的相关理论。 此项目针对MNIST手写字符集进行了训练和测试，初始训练识别率为97%，经过多代训练后可达98%的准确率。其中DEMOmain.c文件为一个用于演示如何使用MNIST数据集进行图像识别的例子，用户可以直接编译并运行该程序。该项目包含60,000张图片作为训练集以及10,000张图片用作测试集。 项目在VISUAL STUDIO 2015环境中开发，并且可以通过更新到或高于UPDATE1版本的VISUAL STUDIO直接打开和编译。代码遵循ANSI C标准编写，因此可以无缝移植至其他平台进行编译而无需修改源码。 若因缺少openmp库导致无法顺利编译，请将lenet.c文件中的#include及#pragma omp parallel for这两行删除即可继续正常构建项目。 API部分包括： - TrainBatch：批量训练接口，参数分别为LeNet5网络模型指针、输入图像数组的二维数据集、结果向量矩阵以及标签数组。 - Train：单个样本训练方法，传入值为LeNet5模型结构体地址和对应的图片及标签信息。 - Predict：预测函数，根据给定的测试图象返回分类结果。 - 初始化：用于创建并初始化LeNet5神经网络的核心参数。