kingecg
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feat(tensor): 添加卷积和池化操作支持
新增Conv2D、MaxPool2D和AvgPool2D方法，支持二维卷积神经网络操作。
实现了前向传播和反向传播功能，包括梯度计算。
feat(layers): 添加激活函数和损失函数
新增Softmax、Sigmoid、ReLU激活函数和CrossEntropy、MSE损失函数。
实现了展平层Flatten操作，支持多维张量展平为一维。
test(tensor): 添加扩展张量操作的单元测试
新增Sigmoid、ReLU、Softmax、Flatten和MeanSquaredError的测试用例。
验证激活函数和损失函数的正确性及数值稳定性。
example(cnn): 添加卷积神经网络示例
创建CNN示例程序，演示卷积、池化、激活函数等操作的使用。
包含完整的前向传播流程和损失计算示例。
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2025-12-30 23:18:07 +08:00 |