import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = np.zeros((img.shape)) # 循环遍历图像以应用卷积运算 for r in np.uint16(np.arange(filter_size/2.0, img.shape[0]-filter_size/2.0+1)): for c in np.uint1

CNN-Numpy-实施 手动实现卷积神经网络，而无需使用诸如pytorch和tensorflow之类的现代库。 换句话说，我从头开始构建了一个神经网络，其中涉及实现正向和反向传播。 我手动编写了反向传播代码，并使用numpy手动实现了每一层的偏导数。 我在这里使用的方程式示例可以在这里找到。 E.Bendersky（2016年10月28日）。 Softmax函数及其导数。 取自 我最完善，最成功的网络是跟踪多个功能的多元回归CNN。 它可以正确确定两个图像之间的形状数量差异以及是否存在反射