itskonrad/tinymnist

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01표준 라이브러리 외에 의존성이 없는 순수 C 구현
• 02ReLU와 softmax를 사용하는 2층 완전 연결 네트워크
• 03cross-entropy loss와 momentum을 적용한 SGD로 학습
• 04MNIST 학습 데이터가 포함되어 있어 별도 준비 없이 실행 가능
• 05#define 상수로 하이퍼파라미터 조정 가능

활용 사례

• 신경망이 가장 낮은 수준에서 어떻게 작동하는지 학습
• 딥러닝 프레임워크 없이 순전파와 역전파 살펴보기
• MNIST 분류 실험을 위한 간결한 기준 모델

빠른 시작

1. 1

   gcc로 프로그램을 컴파일합니다

   gcc -O3 -march=native -ffast-math -o main main.c -lm
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   처음부터 학습한 네트워크를 실행합니다(MNIST 데이터는 data/에 포함되어 있습니다)

   ./main

사용 전 알아둘 점

• !교육용 초소형 모델일 뿐, 실제 환경에서 사용할 수 있는 숫자 분류기는 아닙니다.
• !설정을 변경하려면 main.c의 #define 상수를 수정한 뒤 다시 컴파일해야 합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

tinymnist은(는) 무엇인가요?

순수 C로 작성된 약 250줄짜리 최소 신경망으로 손글씨 MNIST 숫자를 분류하도록 학습합니다. tinymnist는 MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자를 분류하는 순수 C 기반의 소형 신경망입니다. 프로그램 전체가 약 250줄이며 C 표준 라이브러리 외에는 의존성이 없습니다.

tinymnist은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

tinymnist은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

tinymnist은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. tinymnist의 마지막 커밋은 2026년 10월 13일입니다.

tinymnist은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

신경망이 가장 낮은 수준에서 어떻게 작동하는지 학습 딥러닝 프레임워크 없이 순전파와 역전파 살펴보기 MNIST 분류 실험을 위한 간결한 기준 모델

tinymnist는 어떻게 설치하나요?

gcc로 프로그램을 컴파일합니다: gcc -O3 -march=native -ffast-math -o main main.c -lm 처음부터 학습한 네트워크를 실행합니다(MNIST 데이터는 data/에 포함되어 있습니다): ./main

tinymnist은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/itskonrad/tinymnist