برنامه نویسی شبکه های عصبی در C++ – قسمت دوم : لایه ها ، ماتریس ها و کلاس ها

در قسمت اول برنامه نویسی شبکه های عصبی در C++ نحوه ساختن شبکه و کد نویسی نرون ها را فرا گرفتیم. در قسمت دوم می خواهیم با هم ساخت لایه ها ، ماتریس ها و کلاس های شبکه عصبی به صورت زنده با کد نویسی در C++ را بیاموزیم.

پایتون یا C++ ?

با پیشرفت های صورت گرفته در زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های کامل و حرفه ای در حوزه های مختلف از جمله شبکه های عصبی ، معمولا اکثر برنامه نویسان زبان پایتون را برای پیاده سازی شبکه های عصبی انتخاب می کنند. با وجود برتری ها و سهولت پیاده سازی شبکه عصبی در پایتون ، زبان C++ همچنان انتخاب بسیاری از برنامه نویسان حرفه ای در سراسر جهان می باشد.

چرا شبکه عصبی را در C++ پیاده سازی کنیم؟

به علت سرعت بالای اجرا کد ها در C++ ، این زبان برای پروژه های شبکه عصبی و علی الخصوص پردازش تصویر که نیاز به پردازش آنی ( Real-Time ) دارند، مناسب تر است. در مورد شبکه های عصبی در اکثر مواقع علاوه بر فاکتور دقت شبکه ، سرعت اجرا و نتیجه گیری نیز یکی از موارد حیاتی پروژه است.

مخصوصا در پیاده سازی شبکه های عمیق ، وقتی که تعداد لایه های شبکه بالا می رود، زمان اجرا کد به نسبت افزایش می یابد و در این شرایط انتخاب زبان برنامه نویسی که سرعت اجرای بهتری دارد می تواند نجات دهنده باشد.

نظر شما چیست؟

آیا تا کنون تجربه پیاده سازی شبکه های عصبی در پایتون یا C++ را داشته اید؟ کدام یک بهتر پاسخگوی نیاز شما بوده اند؟ لطفا نظرات و تجربیات خود را با ما و دیگر علاقه مندان به این حوزه در میان بگذارید.

پیشنهاد می کنیم ویدیو های دیگر ما را نیز تماشا کنید :

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

تشخیص اشیا با داده های اندک برای کاربرد سنجش از راه دور

تشخیص اشیا با داده های اندک برای کاربرد سنجش از راه دور

تشخیص اشیا یک مساله قدیمی در زمینه سنجش از راه دور و بینایی رایانه ای …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *