OpenBLASライブラリを使用した行列型とニューラルネットワークC++ライブラリの実装

[Copilot]

概要

OpenBLASを使用した高速な行列演算により、C++でニューラルネットワークを簡単に扱えるライブラリを実装しました。

実装内容

主要コンポーネント

1. Matrix クラス (OpenBLAS統合)

• OpenBLAS (CBLAS) を使用した高性能な行列乗算
• 基本的な行列演算（加算、減算、乗算、転置）
• 要素ごとの演算（積、除算）
• 統計関数とユーティリティ関数
• ファクトリーメソッド（zeros、ones、random、identity）

2. 活性化関数

• Sigmoid、ReLU、Tanh、Softmax、Linear、Leaky ReLUをサポート
• 各関数の導関数も実装（逆伝播に使用）

3. Layer クラス

• 順伝播と逆伝播の実装
• 複数の重み初期化戦略（Random、Xavier、He）
• 勾配降下法による学習

4. NeuralNetwork クラス

• 柔軟なネットワーク構造（レイヤーを動的に追加可能）
• 単一サンプルとバッチ訓練のサポート
• 損失関数（MSE、Cross-Entropy）

ビルドシステム

• CMakeベースのビルド設定
• OpenBLASの自動検出とリンク
• 静的ライブラリの生成

使用例

#include "NeuralNetwork.hpp"

int main() {
    // ニューラルネットワークの作成
    NeuralNetwork::NeuralNetworkModel nn(0.5);
    
    // レイヤーの追加: 2入力 -> 4隠れ層 -> 1出力
    nn.addLayer(2, 4, NeuralNetwork::ActivationType::SIGMOID);
    nn.addLayer(4, 1, NeuralNetwork::ActivationType::SIGMOID);
    
    // XOR問題の訓練データ
    std::vector<NeuralNetwork::Matrix> inputs;
    std::vector<NeuralNetwork::Matrix> targets;
    
    inputs.push_back(NeuralNetwork::Matrix(2, 1, {0.0, 1.0}));
    targets.push_back(NeuralNetwork::Matrix(1, 1, {1.0}));
    
    // 訓練
    nn.trainBatch(inputs, targets, 10000);
    
    // 予測
    auto prediction = nn.predict(inputs[0]);
    return 0;
}

テスト・検証

• 基本テスト: 行列演算、活性化関数、ニューラルネットワークの単体テストを実装
• XOR例題: XOR問題を解くデモプログラムを実装
  • 10,000エポック後の損失: < 0.0002
  • 予測精度: 入力 (0,1) → 0.9876、入力 (0,0) → 0.0108

ドキュメント

• 日本語の詳細なREADME
  • インストール手順
  • ビルド方法
  • 使用例
  • APIリファレンス
• 便利なヘッダー (NeuralNetwork.hpp) で全機能を簡単にインクルード可能

技術的な特徴

• C++17標準: モダンなC++機能を活用
• 高性能: OpenBLASによる最適化された行列演算
• 使いやすさ: シンプルで直感的なAPI設計
• 拡張性: レイヤーや活性化関数を簡単に追加可能
• 移植性: CMakeによるクロスプラットフォーム対応

ファイル構成

.
├── CMakeLists.txt              # ビルド設定
├── include/
│   ├── NeuralNetwork.hpp       # 便利な統合ヘッダー
│   └── NeuralNetwork/
│       ├── Matrix.h            # 行列クラス
│       ├── ActivationFunctions.h
│       ├── Layer.h
│       └── NeuralNetwork.h
├── src/                        # 実装ファイル
├── examples/
│   ├── example_xor.cpp        # XORデモ
│   └── test_basic.cpp         # 単体テスト
└── README.md                   # ドキュメント

動作確認

✅ CMakeビルド成功
✅ 全ての単体テスト通過
✅ XOR問題の学習成功（損失 < 0.0002）
✅ OpenBLASによる行列演算の動作確認

このライブラリにより、C++でニューラルネットワークを効率的かつ簡単に実装できるようになりました。

Warning

Firewall rules blocked me from connecting to one or more addresses (expand for details)

I tried to connect to the following addresses, but was blocked by firewall rules:

• esm.ubuntu.com
  • Triggering command: /usr/lib/apt/methods/https (dns block)

If you need me to access, download, or install something from one of these locations, you can either:

• Configure Actions setup steps to set up my environment, which run before the firewall is enabled
• Add the appropriate URLs or hosts to the custom allowlist in this repository's Copilot coding agent settings (admins only)

Original prompt

OpenBlasライブラリを使用して行列型を作成しニューラルネットワークをC++で簡単に扱えるようにするライブラリを作成します。

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