有关更完整的统计比较，。 这里总结了为了加快各个任务和全局任务开发。 其“符号计算”( symbolic computation )力仅涉及前向步骤，而反向步骤完全从TensorFlow环境中导出。

还跳过了使用GPU的Matlab在ANN上的SGD。 因为训练函数不支持GPU计算。 第四行和第十行。 所有的体系结构都使用了ReLU作为激活函数，softmax作为输出函数，以及交叉熵作为惩罚。 可用的嵌入式函数提供了高度可定制、可优化、快速、可扩展的实验设置方法，可轻松获取网络变量并进行深度分析。

为了满足神经网络，其输入需要重构为包含28 28=784个元素的一维矢量。 人工神经网络( Artificial Neural Networks，简称ANNs )也简称神经网络( NNs )或连接模型( Connection Model )，是动物神经网络

初学者学习神经网络时，有不知道从哪里开始的困难，可能不知道选择什么样的道具入手比较好。 跳过了CNN Full Batch在GPU上的实验。 因为内存需求太高了。 图MNIST图像上经Matlab训练后的第一个卷积层5 5滤波。 最容易理解的是nnstart函数，它可以激活简单的GUI，并通过简单的双层体系结构引导用户。

机心编译并介绍了其中的一部分。 其中第六节的比较结论部分均作了介绍。 论文原文请点击文末。 该网络是官方网站上评价报告的框架之一，因此可以很容易地对所得结果进行比较。 传统神经网络的结构是完全连接的结构，也增加了参数训练的难度。

虽然CNN的每一层具有不同的功能，但传统神经网络的每一层都是对上层特征进行线性回归和非线性变换的操作。 展示了在所有提到的框架中如何构建和训练这样的神经网络，探索了其最常见的功能，并在MNIST上进行了一些实验，指出了重要的特征。

由于这个主题已经被广泛研究并且持续快速发展，所以我们把这个文档和GitHub库配对了。 此库中的文档将动态更新，并且今后可能会扩大规模。