NN-by-Numpy

使用Numpy实现的一个小型神经网络框架，包括DNN、CNN中的各种Layer，诸如线形成、卷积层、池化层，ReLu、Sigmoid、Softmax等激活函数以及均方误差、交叉熵等损失函数

代码中有些使用了einsum函数，该函数的使用方法见：爱因斯坦求和约定

然后是各个模块的具体原理，参见我的知乎文章

• Numpy实现神经网络框架(1)

• Numpy实现神经网络框架(2)——梯度下降、反向传播

• Numpy实现神经网络框架(3)——线性层反向传播推导及实现

  • 扩展：Softmax与交叉熵损失的实现及求导

• Numpy实现神经网络框架(4)——MNIST手写数字识别

• Numpy实现神经网络框架(5)——梯度下降优化算法

  • 扩展：从SGD到NadaMax，十种优化算法原理及实现

• Numpy实现神经网络框架(6)——归一化浅析

• Numpy实现神经网络框架(7)——Batch Normalization

  • 扩展：各种归一化实现及梯度推导——Batch、Layer、Instance、Switchable Norm

• Numpy实现神经网络框架(8)——卷积神经网络基础

  • 扩展：im2col方法实现卷积算法
  • 扩展：卷积核梯度计算的推导及实现
  • 扩展：卷积算法另一种高效实现，as_strided详解

• Numpy实现神经网络框架(9)——卷积层反向传播推导及实现

• Numpy实现神经网络框架(10)——CNN中的Padding、Pooling

  • ReflectionPad2d、InstanceNorm2d详解及实现