用c语言实现一个bnnNet

相比于传统的深度神经网络（DNN），二值神经网络（Binary Neural Networks，BNNs）相对简单一些，因为BNNs中的权重和激活值被限制为二进制值（通常是+1和-1）。这种简化使得计算和存储需求显著降低，但也引入了一些新的挑战，如如何有效地训练和保持性能。

下面是一个简化的BNN的C语言实现示例，展示了如何进行前向传播。为了演示方便，这里只实现一个简单的二值感知器（Binary Perceptron），用于二分类任务。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define INPUT_SIZE 10
#define OUTPUT_SIZE 1

// 二值感知器结构体
typedef struct {
    int input_size;
    int output_size;
    int *weights; // 二值权重（+1 或 -1）
} BinaryPerceptron;

// 初始化二值感知器
BinaryPerceptron* init_binary_perceptron(int input_size, int output_size) {
    BinaryPerceptron *perceptron = malloc(sizeof(BinaryPerceptron));
    perceptron->input_size = input_size;
    perceptron->output_size = output_size;
    perceptron->weights = malloc(input_size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < input_size; i++) {
        perceptron->weights[i] = (rand() % 2) * 2 - 1; // 初始化为 +1 或 -1
    }
    return perceptron;
}

// 符号函数（用于二值激活）
int sign(double x) {
    return x >= 0 ? 1 : -1;
}

// 前向传播
void forward(BinaryPerceptron *perceptron, int *input, int *output) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < perceptron->input_size; i++) {
        sum += input[i] * perceptron->weights[i];
    }
    output[0] = sign(sum); // 二值激活
}

// 主函数
int main() {
    // 示例输入数据
    int input[INPUT_SIZE];
    for (int i = 0; i < INPUT_SIZE; i++) {
        input[i] = (rand() % 2) * 2 - 1; // 初始化为 +1 或 -1
    }

    // 初始化二值感知器
    BinaryPerceptron *perceptron = init_binary_perceptron(INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE);

    // 输出
    int output[OUTPUT_SIZE];

    // 前向传播
    forward(perceptron, input, output);

    // 打印输出
    printf("Output: %d\n", output[0]);

    // 释放内存
    free(perceptron->weights);
    free(perceptron);

    return 0;
}

说明
数据结构：

BinaryPerceptron 结构体表示一个二值感知器，包含输入大小、输出大小和权重。
初始化函数：

init_binary_perceptron 用于初始化二值感知器的权重，权重被初始化为+1或-1。
激活函数：

sign 函数用于二值激活，将输入值转化为+1或-1。
前向传播：

forward 函数计算输入和权重的加权和，并通过符号函数进行激活，生成二值输出。
主函数：

创建输入数据并初始化感知器。
进行前向传播并打印输出结果。
总结
这个示例代码实现了一个简单的二值感知器，用于演示二值神经网络的基本原理。在实际应用中，BNNs通常会有更复杂的结构，包括多层网络和不同的训练算法。BNNs的一个主要优点是可以显著减少计算和存储需求，使其特别适合在资源受限的环境中使用。

原文地址：https://blog.csdn.net/roc_ever/article/details/140519217

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