Нейросеть на Go с нуля
Продолжение курса по Go: пишем нейросеть целиком на стандартной библиотеке — матрицы, слои и активации, обратное распространение ошибки, обучение на MNIST, оптимизаторы и регуляризация, свёртки, конкурентность и инференс-сервис в контейнере. Без внешних зависимостей и без чёрных ящиков.
Прогресс по серии
0%
Для этой серии желательны базовые сериалы (граф — в будущей версии).
- 1. Глава 1. Что такое нейросеть и почему её пишут на Go прочитано
- 2. Глава 2. Матрицы на срезах: фундамент вычислений прочитано
- 3. Глава 3. Прямой проход: слои, активации и инициализация весов прочитано
- 4. Глава 4. Функции потерь и градиенты: математика без магии прочитано
- 5. Глава 5. Обратное распространение и первое обучение прочитано
- 6. Глава 6. MNIST: загрузка настоящих данных на Go прочитано
- 7. Глава 7. Обучаем классификатор MNIST прочитано
- 8. Глава 8. Оптимизаторы и регуляризация прочитано
- 9. Глава 9. Свёртки и конкурентность прочитано
- 10. Глава 10. Сохранение модели и инференс-сервис прочитано