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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

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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

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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

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