（cs231n与5月dl班课程笔记） 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次 ...

github：代码实现之神经网络 本文算法均使用python3实现 1. 什么是神经网络   人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经 ...

*64的矩阵，这三个矩阵表示图片红色，绿色，蓝色的像素强度值分别是多少。为了方便理解，现在有一个大小为54 ...

直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次 ...

https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过，温故而知新，时隔俩月再重看CNNs，当时不太了解的地方，又有了新的理解与体会，特此记录下来。文章图片及部分素材均来自网络，侵权请告知。 卷积神经网络 ...

​ 图神经网络 (GNN) 是一系列神经网络，可以自然地对图结构数据进行操作。与孤立地考虑单个实体的模型相比，通过从底层图中提取和利用特征，GNN 可以对这些交互中的实体做出更明智的预测。 GNN 并不是唯一可用于对图结构化数据进行建模的工具：图内核和随机游走方法层级是一些最流行的工具。然而，今天 ...

自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN ...

是1； mxnet 中，一般channels的含义是：每个卷积层中卷积核的数量。 为了更好的理解，下面举个 ...