Автодифференцирование на C++: обратное распространение через лямбды и std::function
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я разрабатываю системы хранения данных в YADRO. Это третья, заключительная часть моего цикла о паттернах C++, которые я применяю для решения задач машинного обучения, а вы можете использовать и в другой работе. В этой статье поговорим, как построить вычислительные графы и реализовать обратное распространение ошибки без сложных иерархий классов, с помощью лямбда-функций и стандартной библиотеки.
Интеграция RAG(Retrieval-Augmented Generation) и графов знаний в генеративных ИИ
Влияние интеграции графов знаний на качество и точность ответовПрактические кейсы последних лет практически единодушно подтверждают:
