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CS231N学习笔记

CS231N课程描述和资源 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络。

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cs231n - KNN

这节课开始介绍第一种分类器: 最邻近分类器(Nearest Neighbor Classifier), 这种分类器与神经网络(Convolutional Neu...

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    CS231n:3 优化器

    CS231n第三节:优化器 传送门 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 上一节介绍了图像识别任务的两个关键组成部分

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    cs231n - Neural Networks

    之前介绍了 KNN 和线性分类器,这次终于上到神经网络了,这一节举了很多例子来说明神经网络的数学推导和反向传播的公式,如果忘记的话可以再回去看看

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    cs231n - linear classifiers

    因此,用线性分类器这种方法来满足大多数情况下的分类,因为他只需要训练 W 和 b 参数,一旦训练好了,就可以把训练集给扔了,并且也不用与每一个训练集进行比较,只...

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    cs231n assignment1 knn

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    cs231n - CNN Architectures

    这节课介绍了几个常见的卷积神经网络的架构,从结构上学习神经网络的构成,包括 AlexNet,LeNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,这些网络都是在...

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    cs231n之KNN、SVM

    cs231n之KNN、SVM 0.说在前面1.KNN2.SVM3.作者的话 0.说在前面 最近在学习cs231n,觉得有点困难,今天抽了一晚上时间来写这篇文章,作为总结。

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    CS231n:8 迁移学习

    CS231n第八节:迁移学习 传送门:Transfer Learning and Fine-tuning Convolutional Neural Networks 本系列文章基于CS231n课程 ,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 1.

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    cs231n - Convolutional Neural Network

    这节课就进入了正题讲起了卷积神经网络(Convolutional Neural Network),这应该是目前最流行的神经网络了,很多目标追踪算法和现代的应用都...

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    CS231n:1 图像分类问题介绍

    CCS231n第一节:图像分类问题 传送门 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,参考视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料,

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    cs231n之KNN算法

    5.下载数据集并解压到assignment1作业项目的 assignment1/cs231n/datasets/中。 的准确率了,因为我们知道每个Cm的种类,所以可以判断出m个CmCTn中哪些是预测正确的,哪些是预测错误的,继而算出KNN的准确率 3.KNN代码 1.我的项目 1.先上一个github吧,会持续更新直到把cs231n 课程学习完:cs231n 2.我的项目目录: ? 导入几个常见的和我定义模块:numpy、pyplot、load_cifar10(我写的读取文件用的)、KNearestNeighbor(KNN的具体算法) 2.通过load_cifar10 获取到数据,我定义一个cs231n

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    CS231n:4 反向传播

    CS231n第四节:反向传播 传送门 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 本文将介绍反向传播

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    cs231n - Deep Learning Hardware and Software

    这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容,包括 CPU 和 GPU ,以及一些主流的深度学习框架

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    CS231n:2 线性分类器

    CS231n第二节:线性分类器 传送门 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 上一节介绍了图像分类问题

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    CS231n:11 生成模型

    CS231n第十一节:生成模型 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 本节将介绍一些无监督学习的内容

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    CS231n:12 强化学习

    CS231n第十二节:强化学习 本系列文章基于CS231n课程,记录自己的学习过程,所用视频资料为 2017年版CS231n,阅读材料为CS231n官网2022年春季课程相关材料 本节将介绍一些强化学习相关的内容

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    CS231n笔记:通俗理解CNN

    卷积神经网络的层级结构 cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构,如下图: ? CS231n课程中有一张卷积动图 ?

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    cs231n - Training Neural Networks I

    之前介绍了那么多的理论知识,现在开始终于要着手训练神经网络了,这里就记录一下相关的知识点

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    numpy在cs231n中的应用

    numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的 numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理,下面一起来看看,numpy的强大所在!

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