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尾声
到此为止,可以 宣告结束了;
其实大部分都是在2020年的疫情期间写的; 这次又把卷积神经网络可视化的实现部分添加上去了。
目前为止,基本实现了一个卷积神经网络,也算是弥补了自己上学时的一个遗憾。
就这样吧,废话不太多说。
期待能和更多的小伙伴沟通、交流。
By 2021/4/1
这里为了统一:
在此贴出每次的目录:
开篇: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html
基础知识介绍: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314915.html
神经网络的forward实现: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686539.html
计算图的实现:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686711.html
神经网络的backward的实现: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686684.html
基于计算图的激活层实现: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686729.html
基于计算图的affine层实现: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686743.html
基于计算图构建损失函数、神经网络:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686752.html
基于计算图的optimization的实现:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686799.html
过拟合的解决方法和实现:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686808.html
基于计算图的batch norm实现: https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686823.html
卷积的实现与优化(img2ol):https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686862.html
池化层的实现:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686936.html
基于计算图的卷积神经网络的实现与可视化:https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/16686940.html
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