🧠 Neural Network · C++17

Стек: C++17 · CMake · Python · pybind11

Сохранённая визуализация двумерного датасета d1 из исходного проекта; это график данных, а не метрика качества классификации.

Участие в проекте

Командный учебный проект, представленный в моём портфолио. В реализации объединены нейронная сеть, два способа обучения, операции с матрицами, метрики и взаимодействие с Python. Код сети, обучение, тесты.

Учебная нейронная сеть для классификации: градиентный спуск и генетический алгоритм обучения, работа с данными, метрики и Python bindings.

Структура

Каталог	Содержимое
include/, src/	Сеть, тренеры, матричные операции, метрики
tests/	Исходные тесты
data/	Примеры данных
scripts/	Работа с моделью из Python

Сборка

Нужны CMake, компилятор C++17, Python с заголовочными файлами и доступ в сеть для pybind11.

cmake -S . -B build
cmake --build build --config Release

Исполняемые файлы main и test_runner находятся в build/ (или build/Release/ для многоконфигурационной сборки). Запускайте их из каталога сборки, где CMake размещает данные.

Сборка сохранена из источника. Копирование Python-модуля в nnlib.pyd ориентировано на Windows; для других систем потребуется адаптация.

Командная работа из sirchin-an/ai-project. Авторы и исходное описание сохранены в docs/source-readme.md. Публичная копия фиксирует состояние исходного проекта; новая лицензия от имени соавторов не добавлена.