程广
|
fcc2e54144
|
```
feat: 添加模型定义、优化器和训练器功能
- 实现Model接口和Sequential序列模型，支持模型定义和前向传播
- 添加SGD和Adam优化器，支持参数更新和梯度清零
- 创建Trainer训练器，提供完整的训练和评估流程
- 实现模型保存和加载功能，支持参数序列化
- 更新README文档，添加模型训练示例和API文档
- 重构README中的功能特性和示例代码
```
|
2025-12-31 14:45:29 +08:00 |
kingecg
|
3e9e913dd4
|
```
feat(tensor): 添加激活函数、卷积池化和神经网络层功能
- 新增Sigmoid、ReLU、Softmax等激活函数
- 实现Conv2D、MaxPool2D、AvgPool2D等卷积和池化操作
- 添加Flatten层和CrossEntropy、MeanSquaredError等损失函数
- 更新README文档，添加CNN示例说明
- 扩展API文档，详细说明新增功能的使用方法
```
|
2025-12-30 23:29:24 +08:00 |
|
kingecg
|
fd232d65fa
|
```
feat(examples): 更新CNN示例中的全连接层实现
- 修复权重矩阵大小计算，根据展平后的实际大小动态创建权重
- 添加张量重塑逻辑，将展平后的张量转换为正确的2D格式进行矩阵乘法
- 使用动态生成的权重值替代固定的权重数组
- 确保矩阵乘法维度匹配：(1, N) * (N, 2) = (1, 2)
```
|
2025-12-30 23:23:51 +08:00 |
|
kingecg
|
3536fdf8cf
|
```
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。
```
|
2025-12-30 23:18:07 +08:00 |
|
kingecg
|
9d6d4bdf56
|
```
docs: 添加项目文档和示例代码
添加了完整的项目文档，包括README.md文件，详细介绍gotensor库的功能特性、
安装方法和使用示例。同时添加了多个示例程序展示基本运算、自动微分和线性
回归功能，并完善了测试用例。
- 添加LICENSE文件(MIT许可证)
- 添加README.md项目文档
- 添加基本运算示例
- 添加自动微分示例
- 添加线性回归示例
- 添加单元测试文件
```
|
2025-12-30 23:03:54 +08:00 |
|
kingecg
|
2da5bc6ece
|
```
feat: 初始化Go张量库基础实现
- 添加Tensor数据结构定义，包含数据、梯度和反向传播相关字段
- 实现基本张量操作：加法、减法、乘法、矩阵乘法和数乘
- 实现张量创建函数：全零、全一、单位矩阵
- 实现反向传播机制和梯度计算
- 添加.go文件到gitignore以忽略vendor目录
- 配置go模块依赖和版本信息
```
|
2025-12-30 22:49:34 +08:00 |