arrayfire / arrayfire/arrayfire-ml
Example: Logistic and Softmax Regression
Ouverte
feature
- Langage dominant
- C++
- Étoiles
- 105
- Forks
- 22
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
Specialization of `Network` class for:
- [ ] logistic regression
- [ ] softmax regression
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Piste de recherche
Commencez par localiser la classe Network et examiner comment la bibliothèque structure les spécialisations de modèles. L’issue ne précise ni les fichiers, ni les tests, ni la conception de l’implémentation ; sa réalisation nécessiterait d’ajouter des spécialisations pour la régression logistique et la régression softmax, et de définir comment elles devraient être vérifiées.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- cpp
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100