Connected layers use matrices

Joseph Redmon

2014-01-24 796e464d43274415603e6f27a4bb81b6c1ef8cf3

 src/connected_layer.c

@@ -1,5 +1,6 @@
#include "connected_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"

#include <math.h>
#include <stdio.h>
@@ -35,6 +36,68 @@
    return layer;
}

void update_connected_layer(connected_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        layer.bias_momentum[i] = step*(layer.bias_updates[i]) + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
    }
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.inputs; ++i){
        layer.weight_momentum[i] = step*(layer.weight_updates[i] - decay*layer.weights[i]) + momentum*layer.weight_momentum[i];
        layer.weights[i] += layer.weight_momentum[i];
    }
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(double));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(double));
}

void forward_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
{
    int i;
    memcpy(layer.output, layer.biases, layer.outputs*sizeof(double));
    int m = 1;
    int k = layer.inputs;
    int n = layer.outputs;
    double *a = input;
    double *b = layer.weights;
    double *c = layer.output;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
    }
}

void learn_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
        layer.bias_updates[i] += layer.delta[i];
    }
    int m = layer.inputs;
    int k = 1;
    int n = layer.outputs;
    double *a = input;
    double *b = layer.delta;
    double *c = layer.weight_updates;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
}

void backward_connected_layer(connected_layer layer, double *input, double *delta)
{
    memset(delta, 0, layer.inputs*sizeof(double));

    int m = layer.inputs;
    int k = layer.outputs;
    int n = 1;

    double *a = layer.weights;
    double *b = layer.delta;
    double *c = delta;

    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
}
/*
void forward_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
{
    int i, j;
@@ -46,7 +109,6 @@
        layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
    }
}

void learn_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
{
    int i, j;
@@ -58,23 +120,6 @@
        }
    }
}

void update_connected_layer(connected_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        layer.bias_momentum[i] = step*(layer.bias_updates[i]) + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
        for(j = 0; j < layer.inputs; ++j){
            int index = i*layer.inputs+j;
            layer.weight_momentum[index] = step*(layer.weight_updates[index] - decay*layer.weights[index]) + momentum*layer.weight_momentum[index];
            layer.weights[index] += layer.weight_momentum[index];
        }
    }
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(double));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(double));
}

void backward_connected_layer(connected_layer layer, double *input, double *delta)
{
    int i, j;
@@ -86,4 +131,4 @@
        }
    }
}

 */