Написал простой вариант нейронной сети на С++, для обучения выбрал алгоритм обратного распостранения ошибки/градиент функции ошибки.
Работает для простых логических функций XOR, AND итп. Но обучение,
о ч е н ь медленное, минут +10 внезапно. Для логический функций это ещё терпимо, у меня там больше времени тратится на создание/удаление двух несчастных потоков, и другие накладные расходы процессорного времени.
В любом случае, оно работает слишком медленно, из-за чего вопрос, на обычном (12 потоков, частота 3 Ггц ) процессоре можно обучить какую нить практическую нейронную сеть, не потратив при этом остатки своей жизни, или же тут только использование GPU?
Ссылка если интересно глянуть на код:
https://github.com/ASMcoder-Source/SimpleNeuro
PS: понимаю что код просто ужас, и будь он чуточку лучше, были бы лучше и результаты, но всё-же вопрос прежний.
