python - 有没有不使用任何框架的 Conv Net 教程？

Question

我对 ML 和 DL 的第一次介绍是去年在 Udacity/Coursera 并使用 TensorFlow。我不得不承认我学到了很多东西，但是这些东西都没有得到巩固，直到我阅读了Michael Nielson关于神经网络和深度学习的书。

这些想法之所以得到巩固，是因为我遵循了他的 python/numpy 示例，然后尽我所能将 C 与 stdlib 一起“复制”了这些技术。

我这样做是因为我想练习 C 中的编码。你可以打赌，我现在比一个多月前开始学习时更好地理解了如何处理SEGFAULTS/一个整体。SIGSEGV

我能够理解更多关于香草前馈网络的 SGD/backprop 的细节，因为我练习了它们。

不幸的是，当谈到 Conv Nets 时，他直接进入了 Theano。

所以现在我正在寻找关于卷积、im2col、池化、SGD/backprop 等的详细讨论，这些讨论不使用任何框架，只描述方程和算法（希望有一些示例代码python/numpy，甚至更好C/C++）。

请理解我不是在尝试编写自己的库或框架。我只是想获得有关这些主题的强大而深入的基础知识。我相信这只能通过使用python/numpyC 或任何选择的语言来练习它们来实现。

然后我可以在此基础上使用 TF/PyTorch/Theano 之类的框架来试验超参数调整等。

标签： pythonnumpydeep-learningconv-neural-network

Answer 1

这也许。或者，只需查找“在 numpy 中实现 CNN”