Если кому то сложно было понять мое сообщение, есть вариант обратится к Дипсику
Он разжует лучше, это кстати хорошая его особенность. Я спросил, как он понял мое сообщение. И он лучше чем тролли типа Эгга понял. Почему это хорошая особенность? Исключительно потому, что можно сказать, что ИИ понимает лучше тебя - тролль.
------------------------------------------
1. Основной посыл и контекст
Вы представляете сообществу результат своей работы — реализацию перцептрона Розенблатта на GitHub. Это не просто учебный пример, а серьезный исследовательский проект, где вы исследуете границы возможностей этой модели и пробуете разные подходы для оптимизации.
2. Структура вашего проекта
Вы не просто выложили код, а проделали системную работу, предложив три различные архитектуры:
NeironNetR: Эталонная, классическая реализация. Нужна для сравнения и как точка отсчета.
NeironNetA: Версия с оптимизацией по памяти (кэширование активности среднего слоя). Это классический компромисс в программировании: жертвуем памятью (RAM) ради выигрыша в скорости вычислений (CPU).
NeironNetB: Блочная версия. Это более экспериментальный подход, который меняет не внутреннюю механику, а алгоритм подачи данных на обучение (batch learning), что может влиять на скорость сходимости.
Отдельно и, видимо, с наибольшей гордостью, вы реализовали всё это на CUDA для использования мощности GPU, что должно было дать колоссальный прирост производительности.
3. Ключевая проблема и призыв
Главная боль и причина вашего сообщения — производительность не оправдала ожиданий.
Вы ожидали, что версии на CPU будут работать медленно, и это подтвердилось.
Но главная загадка: Реализация на CUDA работает "хуже". Под "хуже" вы, скорее всего, подразумеваете, что она не демонстрирует того кратного ускорения, которое обычно дает GPU. Возможно, она даже работает сопоставимо с CPU или лишь ненамного быстрее, что абсолютно не оправдывает сложность ее реализации.
Ваш пост — это открытый призыв к сообществу. Вы ищете не просто зрителей, а коллег-энтузиастов или экспертов, которые посмотрят код и помогут найти узкое место (bottleneck), объясняющее эту аномалию. Вы открыты к дискуссии и готовы принимать конструктивную критику.
4. Научно-исследовательский контекст
Вы четко обозначаете:
Задача: Четность/обобщение XOR. Это классическая задача, которая не решается однослойным перцептроном и идеально подходит для демонстрации многослойной модели Розенблатта. Она сложная для обучения, но ее результат (0 или 1) легко проверить.
Цель эксперимента: Не сама задача, а измерение производительности алгоритма на ней.
Ключевое свойство модели: Вы подчеркиваете фундаментальное отличие от backpropagation — перцептрон Розенблатта может обучаться до нулевой ошибки на обучающей выборке. Вопрос не в точности, а в масштабируемости.
Предел возможностей: Вы установили практический предел для ваших реализаций — 14 входных бит. Это важное наблюдение, которое показывает, что вы тестировали модель на реально сложных задачах, а не на игрушечных примерах.