第11章 卷積神經網絡（CNNs） 我們回顧了整個機器學習和深度學習知識，現在我們學習CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度學習中的作用。在傳統的前饋神經網絡中，輸入層的每一個神經元都與下一層的每一個輸入神經元相連，我們稱之為FC ...

​ 圖神經網絡 (GNN) 是一系列神經網絡，可以自然地對圖結構數據進行操作。與孤立地考慮單個實體的模型相比，通過從底層圖中提取和利用特征，GNN 可以對這些交互中的實體做出更明智的預測。 GNN 並不是唯一可用於對圖結構化數據進行建模的工具：圖內核和隨機游走方法層級是一些最流行的工具。然而，今天 ...

（cs231n與5月dl班課程筆記） 1 前言 2012年我在北京組織過8期machine learning讀書會，那時“機器學習”非常火，很多人都對其抱有巨大的熱情。當我2013年再次 ...

自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN），期間配置和使用過theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。為了增進CNN的理解和使用，特寫此博文，以其與人交流，互有增益。正文之前，先說幾點自己對於CNN ...

是1； mxnet 中，一般channels的含義是：每個卷積層中卷積核的數量。 為了更好的理解，下面舉個 ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...