时间：2022-08-31 16:55:33 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
将分类后的3个维度作为坐标轴的3个维度，可以得到下图所示的动态图立方体。 此立方体的每个角都显示不同类型的动态图形。 作者认为这样还不足以捕捉异种图的特性； 大多数方法都忽略异构图的动态特性。 特别是在最优化问题中，求出局部极小值并不能真正解决问题，如果选择实际上不能解决问题的方案，迟早会得不到良好的性能。
本论文主要从理论上理解神经网络为什么对模式识别、分类如此有效。 其本质是反复进行仿射变换和非线性变换，将原来的输入扭曲、变形直到能够非常简单地区别不同的类。 用y=conv(x，k )表示卷积。 其中，y是输出图像，x是输入图像，k是内核。 接下来，我们将谈谈很多有趣的事情，包括神经网络复杂度的下限，通过该复杂度可以对特定数据集进行分类。 LeNet-5的整体情况LeNet-5是七层卷积神经网络。
1、神经网络发展各个阶段特点
从纽结理论的角度看，神经网络数据表示形式的连续可视化不仅仅是一个好的视频，也是一个链接的求解过程。 evolving networks :边缘的持续时间比较长，在这个时间段足以构建稳定的网络结构，所以可以将静态图的性质应用于这种图，并随着网络结构的变化不断更新。 这表明模型的大小在定义时是动态的，在训练时是动态的，在推理时也是动态的。
2、简单理解神经网络
关于static的网络，不关注图中的动态信息，作为1张静态图同等处理。 第三类离散型动态图是指用离散时间片分割图来表示，动态图被视为不同时间段间多个静态图的集合。 通过时间粒度、链路持续时间、节点动态三种方式划分了动态图类型，列举了几种动态图算法。 原理是将图中节点的分布与文本中单词的分布一样，将具有相似特征的数据映射到相近的坐标空间。
3、理解神经网络的姿势
采用神经网络对图表结构数据建模，学习特征表示，改善图表相关任务(边缘预测、节点分类等)的性能。 注意，这两个螺旋分类任务存在一些挑战。 这是因为我们现在使用的只是低维的神经网络。
4、神经网络训练如何充分利用gpu
LeNet-5动态图详细说明网络结构LeNet-5是Yann LeCun等人于1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当时美国大部分银行都用于识别支票上的手写数字。 这是早期卷积神经网络中最具代表性的实验系统之一。 说明：要对这个数据集进行分类，神经网络(无论深度如何，都需要包含三个以上隐藏单元的层。
目前神经网络框架分为静态图像框架和视频框架，PyTorch和TensorFlow、Caffe等框架最大的区别在于他们有不同的制图表达形式。
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