MXNet設計和實現簡介

原文：https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神經網絡本質上是一種語言，我們通過它來表達對應用問題的理解。例如我們用卷積層來表達空間相關性，RNN來表達時間連續性。根據問題的複雜性和信息如何從輸入到輸出一步步提取，我們將不同大小的層按一定原則連接起來。近年來隨着數據的激增和計算能力的大幅提升，神經網絡也變得越來越深和大。例如最近幾次imagnet競賽的冠軍

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