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

在深度學習的算法學習中，都會提到 channels 這個概念。在一般的深度學習框架的 conv2d 中，如 tensorflow 、mxnet，channels 都是必填的一個參數。 channels 該如何理解？先看一看不同框架中的解釋文檔。 首先，是 tensorflow 中給出 ...

卷積神經網絡中 channels 分為三種： (1):最初輸入的圖片樣本的 channels ，取決於圖片類型，比如RGB, channels=3 (2):卷積操作完成后輸出的 out_channels ，取決於卷積核的數量。此時的 out_channels 也會作為下一次卷積時 ...

, 3, stride=1) 16代表，卷積前，的時間尺度。可以理解為用了16個時刻的圖片； 33代表，卷積后，的時 ...

（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 ...

https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子說過，溫故而知新，時隔倆月再重看CNNs，當時不太了解的地方，又有了新的理解與體會，特此記錄下來。文章圖片及部分素材均來自網絡，侵權請告知。 卷積神經網絡 ...

​ 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 ...

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 ...