C++ 深度学习
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深度学习C++端的各种研究及实现
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04 简单神经网络推导及实现(C++/C)
上图显示了一个具有2维(2-D)输入和1维(1-D)输出的3层简单神经网络。w和bias是网络的学习参数。计算损失(假设使用均方误差(MSE)损失函数或交叉熵(CE)损失函数)假设使用sigmoid激活函数,计算梯度并更新权重和偏差。计算梯度并更新权重和偏差。注意: 回归问题中,原创 2024-11-12 15:03:54 · 887 阅读 · 0 评论 -
03 深度学习模型部署(C++)-Libtorch初探
Libtorch(c++)模型部署原创 2022-07-15 15:29:27 · 3214 阅读 · 0 评论 -
02 深度学习环境配置(C++)-Libtorch
Libtorch(C++)环境配置原创 2022-07-14 21:52:52 · 2222 阅读 · 0 评论 -
01 深度学习环境配置(C++)-OpenCV(windows)
OpenCV C++开发环境搭建原创 2022-07-14 19:28:58 · 3769 阅读 · 0 评论
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