Recurrent-Attention-Convolutional-Neural-Network

尽管在深度卷积神经网络中越来越多地使用组卷积算子来提高计算效率并减少参数数量，但是大多数现有方法都是通过将每个卷积层的滤波器预定义为多个常规滤波器组来构造其组卷积体系结构的。相等的空间组大小和数据独立

卷积神经网络的MATLAB实现,英文学术专著。。

3ConvolutionalNeuralNetworksTypicallyconvolutionallayersareinterspersedwithsub-samplinglayerstoredu

LazyProgrammer,"ConvolutionalNeuralNetworksinPython:MasterDataScienceandMachineLearningwithModernDee

PyTorch中用卷积神经网络进行迁移学习，TransferLearningwithConvolutionalNeuralNetworksinPyTorch。

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图神经网络与注意力网络的联系在于，图神经网络需要预先给定数据之间的关联信息，注意力预先不知道数据之间的关联，而是尝试去发现它。当每个数据点之间两两有边（关系）时，图神经网络与注意力网络是一致的。

近来，注意力机制已被应用于基于卷积神经网络（CNN）的超分辨率（SR）任务，以探索内部特征图的相关性。但是，它们中的大多数都忽略了多路径特征通道之间的相关性，以实现从粗到精的注意力集中。.. 在本文中

bayesian neural network in mnist

有关神经网络工具箱的Mathworks官方用户文档（MATLAB2014A）。原版，未做仍和裁剪。