后向传播的实现还是没有头绪，三层之间如何衔接不知道该怎么设计。本人能力水平有限，欢迎交流。本人微信号 markli52024 ...

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

1 池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。假如输入是一个 4×4 矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling），执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵，即f=2，步幅是 2，即s ...

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape ...

最近学习了卷积神经网络，推荐一些比较好的学习资源 1: https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 2: http://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52895074 对于网址，我大部分学习 ...

以下实现参考吴恩达的作业。 一、 padding 　　从zero_pad的函数中，我们可以看出，我们只需要对原图片矩阵进行padding操作，而m是图片的个数，n_C则是channel的个数，这两个维度并不需要我们做任何操作。 二、 卷积计算 卷积计算的过程中 ...