moviepy 中文手册
moviepy 中文手册
仅使用numpy从头开始实现神经网络,包括反向传播公式推导过程; numpy构建全连接层、卷积层、池化层、Flatten层;以及图像分类案例及精调网络案例等,持续更新中... ...
使用 numpy 自己实现 cnn,学习神经网络的前向与反向传播,激活函数,以及numpy api 具体包括: 激活函数: sigmoid, relu, softmax 网络层: 激活函数层,reshape层,全连接层(full connected layer),平均池化层(average-pooling layer),卷积层(convolution layer) 使用 MNIST 数据集验证有效性
主要展示Datawhale的组队学习计划。
CNN、Linear网络纯numpy实现
最近一年贡献:0 次
最长连续贡献:0 日
最近连续贡献:0 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。