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[ti-machine-learning/ti-machine-learning.git] / src / common / cnn / timlCNNBackPropagation.c
1 /******************************************************************************/\r
2 /*!\r
3  * \file timlCNNBackPropagation.c\r
4  */\r
5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/\r
6  *\r
7  * Redistribution and use in source and binary forms, with or without\r
8  * modification, are permitted provided that the following conditions\r
9  * are met:\r
10  *\r
11  *    Redistributions of source code must retain the above copyright\r
12  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.\r
13  *\r
14  *    Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\r
15  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\r
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17  *    distribution.\r
18  *\r
19  *    Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the names of\r
20  *    its contributors may be used to endorse or promote products derived\r
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22  *\r
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30  * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY\r
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33  * OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\r
34  *\r
35  ******************************************************************************/\r
36 \r
37 \r
38 /*******************************************************************************\r
39  *\r
40  * INCLUDES\r
41  *\r
42  ******************************************************************************/\r
43 \r
44 #include "../api/timl.h"\r
45 \r
46 \r
47 /******************************************************************************/\r
48 /*!\r
49  * \ingroup   cnn\r
50  * \brief     Back propagate the gradient from layer to the first layer of the cnn\r
51  * \param[in] cnn   CNN\r
52  * \param[in] layer Start layer\r
53  * \return    Error code\r
54  */\r
55 /******************************************************************************/\r
56 \r
57 int timlCNNBackPropagation(timlConvNeuralNetwork *cnn)\r
58 {\r
59    int err = 0;\r
60    timlCNNLayer *layer = cnn->tail;\r
61    // search backward until the second layer\r
62    while (layer->type != CNN_Input) {\r
63       switch (layer->type) {\r
64          case CNN_SoftmaxCost:\r
65             err = timlCNNSoftmaxCostBackPropagation(layer);\r
66             if (err) return err;\r
67             break;\r
68          case CNN_Softmax:\r
69             err = timlCNNSoftmaxBackPropagation(layer);\r
70             if (err) return err;\r
71             break;\r
72          case CNN_Conv:\r
73             err = timlCNNConvBackPropagation(layer);\r
74             if (err) return err;\r
75             break;\r
76          case CNN_Pooling:\r
77             err = timlCNNPoolingBackPropagation(layer);\r
78             if (err) return err;\r
79             break;\r
80          case CNN_Norm:\r
81             err = timlCNNNormBackPropagation(layer);\r
82             if (err) return err;\r
83             break;\r
84          case CNN_Nonlinear:\r
85             err = timlCNNNonlinearBackPropagation(layer);\r
86             if (err) return err;\r
87             break;\r
88          case CNN_Linear:\r
89             err = timlCNNLinearBackPropagation(layer);\r
90             if (err) return err;\r
91             break;\r
92          case CNN_Dropout:\r
93             err = timlCNNDropoutBackPropagation(layer);\r
94             if (err) return err;\r
95             break;\r
96       }\r
97       layer = layer->prev;\r
98    }\r
99    return err;\r
100 }\r