Python 有没有不使用任何框架的Conv Net教程？

我第一次介绍ML和DL是去年在Udacity/Coursera中使用TensorFlow。我必须承认我学到了很多东西，但在我通读了一本关于神经网络和DL的书之前，这些东西都没有巩固下来

这些想法之所以得到巩固，是因为我遵循了他的python/numpy示例，然后仅在stdlib中使用C“复制”了这些技术

我这样做是因为我想练习用C语言编写代码。你可以打赌，我现在对如何处理

SEGFAULTS

/

SIGSEGV

的理解比我一个多月前开始编写时要好得多

我能够理解更多关于SGD/backprop用于香草前馈网络的细节，因为我练习了它们

不幸的是，当谈到Conv Nets时，他直接进入了Theano

因此，现在我正在寻找关于卷积、im2col、池、SGD/backprop等的详细讨论，它们不使用任何框架，只描述方程和算法（希望在

python/numpy

中有一些示例代码，在

C/C++

中更好）

请理解，我不是在试图编写自己的库或框架。我只是想对这些话题有一个很深的基础知识。我相信只有通过使用

python/numpy

或C或任何选择的语言来练习它们，才能实现这一点

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然后，我可以用TF/PyTorch/Theano这样的框架在此基础上进行超参数调优等实验。

也许。或者，只需查找“在numpy中实现CNN”

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