Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

Было бы это еще по-русски

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

Максим Припадчев, функция активации по задаче: сигмоид на входном и гауссова функция на скрытых, почему именно так — не знаю...

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

я-бы на твоем месте не делал. Это уже архитектура и интеграция.

— объяснить бы это преподу =). Задача поставлена в стиле ООП писать, а не моя прихоть

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

freeExec, дело в другом, я никогда этого не делал, поэтому по многочисленным гайдам накидал объявления методов, (собственно h файл), в cpp куча всего, частично копи-пастченного, но почему-то не рабочего =)

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

Как-то сложно всё объяснено...
1.

Если нетворк будет состоять из одного скрытого слоя, то обратное распространение ошибки (backpropagation) не сложно. А вот если из нескольких то подсчет градиента будет происходить при помощи chain rule - это сложно реализовать.

- по заданию количество слоев не ограничено, но для задачи, которую должна будет решать эта сеть, по идее 1 скрытый слой и может быть даже 1 выход с набором значений от 0 до 1 принадлежности к i-тому классу

Ну ищи примеры и от них отталкивайся.

— искал, может плохо, но ничего более менее похожего не нашел, что можно скачать, посмотреть код, запустить и «пощупать»
3.

Model нетворк, это коллекция слоев, имеет методы compile где ты указываешь loss функцию, то что ты будешь минимизировать, ну и наблюдаемые метрики. также имеет метод fit где ты не посредственно, обучаешь, имеет параметры batch (какими частями ты будешь подавать на вход (количество рядов в матрице)) количество эпох (сколько итераций по каждому batch), ну и данные не посредственно.

loss я так понимаю ошибка (что-то, что не правильно посчитано), которую надо минимизировать