转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146 ...

在深度学习的算法学习中，都会提到 channels 这个概念。在一般的深度学习框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet，channels 都是必填的一个参数。 channels 该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。 首先，是 tensorflow 中给出 ...

卷积神经网络中 channels 分为三种： (1):最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型，比如RGB, channels=3 (2):卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时 ...

, 3, stride=1) 16代表，卷积前，的时间尺度。可以理解为用了16个时刻的图片； 33代表，卷积后，的时 ...

（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 ...

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 ...