1. Определение структуры нейронной сети.
Сначала нужно определить структуру нейронной сети - количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и так далее. Например, можно создать структуру сети, которая будет содержать массивы весов для каждого слоя и функции активации для каждого нейрона.
2. Реализация прямого и обратного распространения.
Для реализации прямого распространения необходимо умножить входные данные на веса каждого слоя, применить функцию активации и передать результат на следующий слой. Обратное распространение позволяет подстраивать веса нейронов для более точных прогнозов.
3. Обучение нейронной сети.
Для обучения нейронной сети используют алгоритм обратного распространения ошибки. На каждой итерации алгоритм вычисляет ошибку между предсказанным значением и истинным значением, и обновляет веса нейронов так, чтобы ошибка уменьшалась.
4. Оптимизация и тонкая настройка.
После написания основного кода нейронной сети можно провести оптимизацию для ускорения работы сети, например, авторизовать операции или использовать специфические функции для быстрых матричных вычислений.
В общем, написание нейронной сети на языке программирования И требует понимания основных принципов работы нейронных сетей, умения работать с массивами и указателями, а также умения оптимизировать код для достижения высокой производительности.