Pytorch 结构化神经网络修剪神器
Torch-Pruning 是一个用于结构神经网络修剪和层依赖维护的 Pytorch工具包此工具将自动检测和处理层依赖(通道一致性)期间修剪。它能够处理各种网络架构，如 DenseNet、ResNet 和 Inception。
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图神经网络入门教程
图是表示不同性质数据的强大工具，而数据来源于多种人工和自然流程。图数据具备复合性，是原子信息片段的复合体；同时它也具备关联性，定义数据结构的链接，即表示链接实体之间的关系。图通过链接方向和标签来表示大量关联（Association），如离散关系类型、化学性质和分子键强度。而最重要的一点是，图具备普遍性。在化学和材料科学中，图表示化合物的分子结构、蛋白质相互作用和药物相互作用网络，以及生物学和生物化学关联。在社会科学中，图网络被广泛用于表示人们之间的关系，以及推荐系统中的复杂购买行为。近日，大量图数据以及越来越多的可用大型资源库，促使人们对以适应性方式处理图的深度学习模型产生了浓厚兴趣。[……]
CNN 101：卷积神经网络的交互式视觉学习
为了应对深度学习模型中的复杂性挑战，日前，佐治亚理工学院研究人员开发了 CNN 101，这是另一个交互式的可视化卷积神经网络系统，可以帮助深度学习、人工智能实验室的科研人员以及学生更好地了解和学习卷积神经网络，它是基础的深度学习模型体系结构。
使用现代 Web 技术构建的 CNN 101 无需专用硬件即可在用户的 Web 浏览器中本地运行。通过紧密集成的交互式视图，CNN 101 通过解释单神经元级别以及层级别的卷积，激活和池化操作，提供了模型工作方式的概述和详细说明。CNN 101 进一步扩大了公众对深度学习技术的教育途径。它应用了交互式可视化技术，为用户提供了一种更简单的方法[……]
深度学习知识卡片：循环神经网络应用
深度学习知识卡片：循环神经网络基础
深度学习知识卡片：特殊卷积神经网络
深度学习知识卡片：经典卷积神经网络
深度学习知识卡片：深度卷积神经网络架构
深度学习知识卡片：卷积神经网络基础
深度学习知识卡片：深度神经网络的特点
继续之前的：
- 左上：神经网络的参数化容量随层数增加而指数式地增长，即某些深度神经网络能解决的问题，浅层神经网络需要相对的指数量级的计算才能解决。
- 左下：CNN 的深度网络可以将底层的简单特征逐层组合成越来越复杂的特征，深度越大，其能分类的图像的复杂度和多样性就越大。RNN 的深度网络也是同样的道理，可以将语音分解为音素，再逐渐组合成字母、单词、句子，执行复杂的语音到文本任务。
- 右边：深度网络的特点是需要大量的训练数据和计[……]