大数据文摘作品
学习斯坦福CS231n公开课的同学看过来,Assignment 1 - 3 的详解全部出炉啦!
昨天,大数据文摘发起了吴恩达李飞飞课程打卡召集令,然后大家参加#春节打卡#活动的热情异常的高!文摘菌在拉小伙伴入群的过程中已忙疯~有图为证:
我们的读者朋友也是很可爱啊
此次#春节打卡#的主打课程之一就是《斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉》,其中包括了三个 Assignment 而且难度系数较高,大数据文摘邀请了一批志愿员整理了课程作业的完整笔记,帮助大家更好的理解课程内容,再次感谢我们可爱负责的志愿者!
临近年关,为了让大家渡过一个充实的年假,我们志愿者和编辑团队加班加点终于完成了Assignment 3 的Q1 - Q5的详解,主要内容如下:
Q1:介绍了训练一个递归神经网络(Recurrent neural networks)来生成一个图片的文字注释(captions)。
Q2:介绍了用以长短时记忆单元(Long-short term memory,LSTM)为基础的递归神经网络来完成Q1中的任务。
Q3:介绍了探索图像梯度对于生成新图片的用法
Q4:介绍了实现图片风格迁移的技巧
Q5:介绍了如何构建模型来生成新的像训练集中的图片
Assignment 3 中部分精彩内容如下:
最后,让我们感谢参与本次作业编写的志愿者,是你们无私的付出,让更多读者可以享受这一成果。
当然,如果还没参加#春节打卡#的小伙伴
欢迎加入!
参与方式:
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三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
全体作者:
碧海听滔、观自在降魔、Fanli、SlyneD、土豆、MoreZheng、张礼俊 Molly、寒小阳
Assignment 3 参与成员:
编写:张礼俊 、SlyneD
校对:Molly
总校对与审核:寒小阳
【今日机器学习概念】
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