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，但是在测量旋转度和形状之间的填充颜色差异方面存在困难。 为了训练该网络，我必须生成自己的数据集。
项目描述
AI研究人员已将Raven的渐进矩阵（RPM）视觉智商测试用作开发新策略，算法和认知代理的测试平台。 通过构建可以逐步解决更棘手问题的智能体，研究人员希望推动人工智能领域的发展。 下面显示了
