李飞飞计算机视觉成名作:斯坦福CS231n作业详解第二弹!

大数据文摘作品

学习斯坦福CS231n公开课的同学看过来,Assignment 2 的Q1-Q5详解来啦!本期作业详解帮你搞定基于神经网络的图片识别、卷积神经网络和深度学习框架Tensorflow,快来和文摘菌一起写作业吧!

在不久前,文摘菌发布了李飞飞计算机视觉成名作斯坦福CS231n作业详解第一弹,点击查看相关第一弹内容,受到了很多读者的打call,文摘菌在此表示感谢,会继续做好服务大家的工作的

经过各位同学和编辑团队的不断努(cui)力(gao),本门课程的进展飞速,课程第二部分和第三部分的笔记也都已经完成,我们会在年前陆续放出,供大家在假期学习。

先简单带大家回顾下assignment1 Q1-Q5的主要内容:

Q1:介绍了kNN分类+ 完整代码

Q2:介绍了SVM分类器+ 完整代码

Q3:介绍了Softmax分类器 + 完整代码

Q4:介绍了如何搭建一个完全连接的神经网络分类器 + 完整代码

Q5:介绍了如何抽取图像特征 + 完整代码

再次感谢笔记作者和校对人员!错过第一期精彩笔记的同学,戳下面的链接哦:

只看视频不动手的你可能学了门假课程,李飞飞计算机视觉成名作斯坦福CS231n作业详解重磅来袭!

眼看大家期待的年假就要来了,文摘菌也为大家准备了“年货”!那就是李飞飞计算机视觉成名作斯坦福CS231n作业第二弹!

先来看下assignment 2 中部分精彩内容:

也给大家透露下Assignment2 Q1-Q5的主要内容:

Q1 - Q3

  • 利用简单的cifar10数据集,并以图片分类识别为目的教大家一步一步构建神经网络。
  • 详细的解释了神经网络中前向传播和反向传播的原理
  • 很细节的Python代码解析 + 神经网络中矩阵运算的图像化解释 + 模块化Python代码的流程图解析。

Q4

  • 实现卷积神经网络卷积层的前向计算与反向传导
  • 实现卷积神经网络池化层的前向计算与反向传导
  • 介绍了卷积层与池化层的加速

Q5

  • 介绍了两个流行的深度学习框架之一:Tensorflow

笔记中不仅有知识点的详细解释,还有完整的代码哦!在夜深人静的时候,敲上几行代码,跑跑神经网络算法,是否有一种众人皆醉我独醒的骄傲呢。

另外,李飞飞计算机视觉成名作斯坦福CS231n作业第三弹正在紧张筹备中,笔记作者和校对人员在加工赶制assignment3的作业笔记,争取在年前让大家带上满满的“年货”回家!请各位持续关注哦。

以下是第二期作业笔记获取链接:

大数据文摘网易云课堂专栏:

https://study.163.com/provider/10146755/index.htm

大数据文摘CSDN专栏:

http://blog.csdn.net/BigDataDigest

大数据文摘GitHub专栏:

https://github.com/theBigDataDigest/Stanford-CS231n-assignments-in-Chinese/tree/master/assignment2

全体作者:碧海听滔 观自在降魔 Fanli SlyneD 土豆 MoreZheng 张礼俊

Assignment 2 参与成员:

编写:土豆 MoreZheng SlyneD

校对:碧海听滔 Molly

总校对与审核:寒小阳

【今日机器学习概念】

Have a Great Definition

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2018-02-07

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