基于C++的神经网络实现

简介：
本项目致力于构建一个高效、灵活的C++库，用于实现和训练各种类型的神经网络模型。通过模块化设计，支持前馈、卷积等网络结构，并提供详细的文档与示例代码以供学习和开发使用。 尽管用C++实现神经网络可能较为复杂，但如果采用一些技巧，则在编写代码时会更加得心应手，并且核心代码量可以控制在一百行左右。由于C++没有内置的向量和矩阵库，建议自己创建Vector、Matrix类以及相关的数学运算操作，最好支持链式调用。 避免使用索引形式来推导和实现反向传播算法，采用矩阵形式会更简洁，并且不容易出错。从顶层框架设计的角度出发，可以先定义一些基类如Model类和数据库类，并确定几个通用的接口。在具体实现特定算法时，则只需针对这些接口进行开发。 最近我用C++11语言，在Visual Studio 2017环境下成功实现了基本的神经网络模型，其中包括逻辑回归（LR）以及多层神经网络（NN）。