Convolutional layers working w/ matrices

Joseph Redmon

2014-01-29 f7a17f82eb43de864a4f980f235055da9685eef8

 src/softmax_layer.c

@@ -5,18 +5,19 @@

softmax_layer *make_softmax_layer(int inputs)
{
    printf("Softmax Layer: %d inputs\n", inputs);
    fprintf(stderr, "Softmax Layer: %d inputs\n", inputs);
    softmax_layer *layer = calloc(1, sizeof(softmax_layer));
    layer->inputs = inputs;
    layer->output = calloc(inputs, sizeof(double));
    layer->delta = calloc(inputs, sizeof(double));
    layer->output = calloc(inputs, sizeof(float));
    layer->delta = calloc(inputs, sizeof(float));
    return layer;
}

void forward_softmax_layer(const softmax_layer layer, double *input)
/* UNSTABLE!
void forward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input)
{
    int i;
    double sum = 0;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        sum += exp(input[i]);
    }
@@ -24,8 +25,25 @@
        layer.output[i] = exp(input[i])/sum;
    }
}
*/
void forward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input)
{
    int i;
    float sum = 0;
    float largest = 0;
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        if(input[i] > largest) largest = input[i];
    }
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        sum += exp(input[i]-largest);
    }
    sum = largest+log(sum);
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        layer.output[i] = exp(input[i]-sum);
    }
}

void backward_softmax_layer(const softmax_layer layer, double *input, double *delta)
void backward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input, float *delta)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){