Пока у меня доходили руки сделать обзор на вторую статью, Кирилл Колодяжный написал уже и третью про устройство фреймворка для машинного обучения.

Так что я просто прикладываю в этом посте ссылки на все три:
1. Используем паттерны C++ в ML: пишем тензор с factory, выделяем память и управляем динамическими типами
2. Динамический полиморфизм для свободных функций: еще одна практика из С++ для машинного обучения
3. Автодифференцирование на C++: обратное распространение через лямбды и std::function

#GPGPU #vulkan