# MicroANN

**Repository Path**: junfenggeng/MicroANN

## Basic Information

- **Project Name**: MicroANN
- **Description**: **MicroANN - 超轻量级自学习神经网络库**  

自主学习，无需PC端预训练，仅1个c文件，1个h文件。
- **Primary Language**: C
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-10
- **Last Updated**: 2025-04-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# MicroANN - 超轻量级自学习神经网络库

## 🌟 项目简介

MicroANN 是一个专为嵌入式设备和物联网终端设计的微型神经网络库，具有以下核心特点：

• **超轻量**：纯C实现，核心代码<500行，RAM占用最低仅0.5KB

• **零依赖**：不依赖任何第三方库，可直接集成到各类嵌入式系统

• **自学习**：通过用户定义的评分函数实现参数自主优化

• **双模式**：支持浮点运算和定点数(Q15)两种计算模式


## 🚀 快速开始

### 1. 集成到项目

```c
#include "micro_ann.h"

// 定义网络结构 (3输入-无隐藏层-1输出)
struct micro_ann_config cfg = {
    .input_size = 3,
    .hidden_size = 0, 
    .output_size = 1
};

// 计算所需内存
float weights[MICRO_ANN_WEIGHT_COUNT(cfg)];

// 初始化实例
struct micro_ann ann;
micro_ann_init(&ann, &cfg, weights, 0.1f);
```

### 2. 运行推理+学习

```c
// 输入数据
float inputs[3] = {0.1f, 0.2f, 0.3f};
float outputs[1];

// 前向计算
micro_ann_run(&ann, inputs, outputs);

// 用户定义评分函数（值越大表示结果越好）
float score = 1.0f - fabs(outputs[0] - 0.5f); 

// 参数学习（正分增强当前行为，负分减弱）
micro_ann_learn(&ann, inputs, outputs, score);
```

## 📌 核心特性

| 特性                | 说明                                                                 |
|---------------------|----------------------------------------------------------------------|
| **多实例支持**       | 可同时运行多个独立ANN实例                                            |
| **内存可控**         | 所有内存由用户预分配，无动态内存申请                                 |
| **跨平台**           | ANSI C代码，平台无关                                |
| **学习率衰减**       | 自动随训练次数降低学习率，提高稳定性                                 |

## 📚 文档目录


## 🛠️ 应用场景

• 🔧 工业设备参数自适应调节

• 🌡️ 环境传感器数据补偿

• 🚗 车载控制器实时优化

• 🏠 智能家居设备个性化学习

## 📦 版本计划

• 规划中
  • 支持ARM Cortex-M DSP指令加速
  • 添加RTOS线程安全保护

## 🤝 参与贡献

欢迎提交Issue和PR！请遵循以下流程：
1. Fork本项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/your-feature`)
3. 提交修改 (`git commit -am 'Add some feature'`)
4. 推送分支 (`git push origin feature/your-feature`)
5. 新建Pull Request

## 📜 开源协议

Apache 2.0