Convolutional layers working w/ matrices

Joseph Redmon

2014-01-29 f7a17f82eb43de864a4f980f235055da9685eef8

 src/connected_layer.h

@@ -6,24 +6,29 @@
typedef struct{
    int inputs;
    int outputs;
    double *weights;
    double *biases;
    double *weight_updates;
    double *bias_updates;
    double *output;
    float *weights;
    float *biases;

    double (* activation)();
    double (* gradient)();
    float *weight_updates;
    float *bias_updates;

    float *weight_momentum;
    float *bias_momentum;

    float *output;
    float *delta;

    ACTIVATION activation;

} connected_layer;

connected_layer *make_connected_layer(int inputs, int outputs, ACTIVATION activator);
connected_layer *make_connected_layer(int inputs, int outputs, ACTIVATION activation);

void run_connected_layer(double *input, connected_layer layer);
void learn_connected_layer(double *input, connected_layer layer);
void update_connected_layer(connected_layer layer, double step);
void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input);
void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta);
void learn_connected_layer(connected_layer layer, float *input);
void update_connected_layer(connected_layer layer, float step, float momentum, float decay);

void backpropagate_connected_layer(double *input, connected_layer layer);
void calculate_update_connected_layer(double *input, connected_layer layer);

#endif