We wrote a tiny neural network library that meets the demands of this educational visualization. For real-world applications, consider the TensorFlow library. This was created by Daniel Smilkov and Shan Carter.

In deep learning, convolution operations are the key components used in convolutional neural networks. A convolution operation maps an input to an output using a filter and a sliding window. Use the interactive demonstration below to gain a better understanding of this process.

ConvNetJS is a Javascript library for training Deep Learning models (Neural Networks) entirely in your browser. Open a tab and you're training. No software requirements, no compilers, no installations, no GPUs, no sweat.

An interactive visualization system designed to help non-experts learn about Convolutional Neural Networks (CNNs).

2020年10月21日 · 卷积神经网络(cnn)是目前nlp领域应用广泛的深度学习算法，它能够对输入的多维矩阵进行特征提取，逐层降维，最终将特征表示为一维向量。 text-cnn是cnn在nlp领域的应用，它主要通过卷积层和池化层对文本进行特征提取和降维。

本文是使用pytorch对 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)的代码实现，作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。 本文代码相关介绍相对较为详细，也为自己的一个学习过程，有错误的地方欢迎指正。

PyTorch 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 是一类专门用于处理具有网格状拓扑结构数据（如图像）的深度学习模型。 CNN 是计算机视觉任务（如图像分类、目标检测和分割）的核心技术。

对经典卷积神经网络的实现练习 主要来自于Tensorflow实战（黄文坚） 附上经典的神经网络论文. LeNet主要提出了CNN的概念，非常划时代，论文主体分析了Traditional pattern recognition的 …

Welcome to the repository for the CNN Tutorial using PyTorch. This repository is designed to guide participants through the fundamentals of Convolutional Neural Networks (CNNs), building models with PyTorch, and applying them to real-world data.

2020年4月30日 · 在手写数字识别的Demo中，可能使用了一个简单的卷积神经网络（CNN）或全连接层（FCN）结构，这种网络能够有效地捕捉图像中的局部特征，从而识别出数字。训练过程通常包括前向传播、计算损失、反向传播和权重更新等...