深度学习相关（cs231n）

吴恩达深度学习相关资源下载地址（蓝奏云）

蓝奏云dropoutinstr.zip【吴恩达课后编程作业】第二周-PA1-具有神经网络思维的Logistic回归.zipWeek3-PA2-Planardataclassificationwithonehiddenlayer.zip【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第四周作业(1&2).zip【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第一周作业(1&2&3)
何宽·2020-09-12 02:52

Dropout大杀器已过时？视网络模型而定！

网络上有很多资源可以用来学习深度学习相关的内容。
weixin_33805743·2020-09-11 22:33

Dropout过时了吗

网络上有很多资源可以用来学习深度学习相关的内容。
SauryGo·2020-09-11 22:47

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（1）softmax函数理解与应用

我学习使用的是带中文翻译字幕的网易课程，公开课地址：http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003734105&courseId=1003223001该节课中提到了一种叫作softmax的函数，因为之前对这个概念不了解，所以本篇就这个函数进行整理，如下：维基给出的解
Naruto_Q·2020-09-11 22:38

一张图说明softmax layer是什么

在读深度学习相关论文的时候经常看到softmaxlayer这个鬼东西，一直很懵逼，直到我看到了这张图23333中间蓝色区域表示一层layer，左边输入右边输出。softmaxlayer的意思就明白了。
熊彬程的博客·2020-09-11 21:45

深度学习优质资源

在Github上浏览到一个非常优质的深度学习资源，里面以列表的形式列出了深度学习相关的论文、书籍、课程、流行的模型、相关软件等资源。
zhonglj0314·2020-09-11 20:19

cs231学习笔记一 图像识别与KNN

课程地址：http://cs231n.github.io/classification/图像识别图像识别就是给你一张图，将其分类成一组给定类别中的一种。
poorfriend·2020-09-11 15:48

新博客引流~个人博客winjourn.cn

目前文章主要涉及爬虫，网站开发，Python，PHP，后续可能会有大数据、深度学习相关的博文，还有一些思考以及读书笔记。希望能和志同道合的人多多交流，共同进步。
WinJourn·2020-09-11 12:42

条件数、奇异值与海森矩阵

问题CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition/Lecture7:TrainingNeuralNetworks,Part2在讲到Optimization
Zachzqh·2020-09-10 23:22

CNN网络中的 1 x 1 卷积是什么？

上面是一个1x1卷积核的输出示意图，如果是K个1x1卷积核，那么结果就是将通道数由D变为K降维或升维特征通道数变化：256—>64—>256http://cs231n.github.io/convolutional-networks
O天涯海阁O·2020-09-10 22:49

深度学习下的医学图像分析 2

[转]https://www.leiphone.com/news/201707/oHpedrbiTzU4nKvK.html对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017年的“NvidiaGTC大会”绝对是一个绝佳的信息来源
xiangz_csdn·2020-09-10 21:32

深度学习零基础入门零

毕业设计是和深度学习相关，之前零零碎碎的学习了一些相关知识，这里开个系列文章总结一些，以免又看了忘，再看又不方便。
wind_liang·2020-09-10 21:51

外网热议：疫情大半年来，深度学习工作的职位已经崩溃

原来是Keras的作者@FrançoisChollet在八月底发了一则推文，同时附上了他爬到的领英上提到的深度学习相关岗位招聘信息的数据。
喜欢打酱油的老鸟·2020-09-10 20:16

深度学习-分类卷积网络

分类卷积网来自cs231nLeNet1990‘s第一次成功应用卷积网络。LeNet被用来识别手写数字。
why_here·2020-09-10 18:31

CNN笔记（CS231N）——深度学习软件（Deep Learning Software）

深度学习框架我们在使用CNN的时候往往会采用深度学习框架来减小我们的工作量，以下是现在常用的一些深度学习框架深度学习框架有以下意义下面让我们来看看如果我们用numpy从头构建一个计算图是怎么样的，我们可以看出它有以下两个问题：不能在GPU上运行以及梯度需要我们手动计算我们采用深度学习的框架可以很好的解决以上问题：让程序在GPU上运行仅仅需要一行代码，以及程序可以自动为我们计算梯度TensorFlo
Veropatrinica·2020-09-10 17:31

Lecture 8: Deep Learning Software

CS231nLecture8:DeepLearningSoftwareCPU
qq_36356761·2020-09-10 16:28

CS231n 8. Deep Learning Software 笔记 tensorflow数据类型

placeholder占位符相当于形参没有具体值x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))assign幅值函数改变参数值后依然保存new_w1=w1.assign(w1-learning_rate*grad_w1)#后面没出现new_w1，但是w1一直在更（后面session里要run）group仿制节点减少CPU/GPU之间的操作updates=tf.gro
ferb2015·2020-09-10 13:53

CNN & Tensorflow 入门——以Cifar-10为例

其实这是算分Project的内容，受到CS231n启发，我和晶晶打算做图像分类的机器学习项目。很多人向我推荐tensorflow训练数据，因为有模板，不用手推python公式。
Victor的草原·2020-09-10 12:24

CS231N-13-Generative Models

GenerativemodelsPixelRNNCNNVAEVariationalAutoencodersAutoencodersVAE变分自动解码器GAN生成对抗网络2017.12.3更新VAElossfunction————————————————————————————————深度学习给机器学习带来的变革，不仅是supervisedlearning监督学习，最近两年将烽火指向无监督学习uns
Victor的草原·2020-09-10 12:52

CS231N-14-Reinforcement Learning

WhatisReinforcementLearningMarkovDecisionProcessMDPValueFunctionQ-valueFunctionBellmanEquationQ-learningPolicyGradient最后一节。Sofar,wehavemainlytalkedaboutsupervisedlearninglikeimageclassification,segmen
Victor的草原·2020-09-10 12:52

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 自翻译

CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognitionConvolutionalNeuralNetworks(CNNs/ConvNets)ConvolutionalNeuralNetworksareverysimilartoordinaryNeuralNetworksfromthepreviouschapter
炸天小王子·2020-09-10 11:17

CS231N-8&9-Deep Learning Hard/Software & CNN Case Study

HardwareFrameworkTensorflowPyTorchStaticvsDynamicGraphsConclusionCNNCaseStudyAlexNet2012MontrealVGGNet2014OxfordGoogleNet2015GoogleResNet2016MSRAOthers今日议程：deeplearning的软硬件。关于Framework的细节，就不展开了，只要掌握个概
Victor的草原·2020-09-10 10:08

GAN快速实现

对于外行而言,学科内的种种门道自然会显得很繁琐,但如果没有门,一切都无从谈起.许多人对于深度学习有兴趣而又望而却步.在今天尝试了深度学习相关实验之后,深受诸多博客帮助,又回想起之前安装opencv时的挫败感
faustellar·2020-08-26 23:28

目标检测模型总结

深度学习相关的目标检测方法分两类：基于候选区域的，如R-CNN，SPP-net，FastR-CNN，FasterR-CNN，R-FCN；端到端（End-to-End），如YOLO，SSD。
Winni有魅力·2020-08-26 16:15

CS231n课程图像分类学习笔记

教程目的：介绍图像分类方法和数据驱动方法内容列表：图像分类、数据驱动方法和流程NearestNeighbor分类器验证集、交叉验证集和超参数调参NearestNeighbor的优劣小结：应用kNN实践图像分类、数据驱动方法和流程图像分类目标：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。计算机视觉领域中很多看似不
天外飞仙6·2020-08-26 14:52

CS231n笔记|1 引言

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40403014首发于CS231n深度视觉笔记CS231n笔记|1引言1引言（Introduction）历史、概述、重点图像分类1.1计算视觉历史
荷叶田田_·2020-08-26 13:45

2020 cs231n 作业1笔记 svm

目录MulticlassSupportVectorMachineloss（SVMloss）求loss：求梯度：svm_loss_naivesvm_loss_vectorizedSGDtunehyperparametersMulticlassSupportVectorMachineloss（SVMloss）求loss：SVM的损失函数想要SVM在正确分类上的得分始终比不正确分类上的得分高出一个边界值
cheetah023·2020-08-25 17:36

【cs231n作业笔记】二：SVM分类器

可以参考：cs231nassignment1SVM完整代码231n作业多类SVM的损失函数及其梯度计算（最好）https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details
weixin_34378045·2020-08-25 17:18

第四期 | 带学斯坦福CS231n计算机视觉课+带打全球顶级kaggle大赛

入坑计算机视觉领域后，你更关注行业未来还是如何学习？关于这个问题，我问了好几个在计算机视觉领域的朋友，有研究生、在职的、转行的，几乎每个人的回答都很有意思。入坑完全是因为导师计算机视觉方向..肯定更关注学习啊..研究生太苦逼了，导师不管，自己都不知道看什么...还要发论文..不然不让过...——研究生关注未来发展啊...我是从事游戏开发的，做了3年感觉要到头，总想要不往AI方向转，不过本来平时加班
l7H9JA4·2020-08-25 17:42

重磅 | 带学斯坦福CS231n计算机视觉课+带打全球顶级kaggle大赛

人工智能，学到什么程度才能找一份好工作？前几天，我们和阿里蚂蚁金服事业部的AI专家聊起了他是如何招人的。他说阿里面试的重点，已经远远不止代码编写能力，而是对算法的透彻理解和推导能力。因为仅仅靠代码无法区分面试者的差距，只有懂得详细的算法机理，才能从底层对算法进行调优，让结果产生质的区别，体现出每个应聘者的不同。简单来说，对于深度学习工程师真正看重的已经不是简单的调包和调参，而是你对使用python
PaperWeekly·2020-08-25 17:40

【转】推荐系统原理、工程、大厂(Youtube、BAT、TMB)架构干货分享

原理篇整理了内容推荐、协同推荐、举证分解、模型融合、Bandit和深度学习相关的经典方法。工程篇整理了推荐系统常见架构、关键模块和效果验证相关的资源。
Just Jump·2020-08-25 14:44

卷积神经网络详细讲解 及 Tensorflow实现

523331232】Reference本文主要参考以下链接：Google《Tensorflow实战》http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.htmlhttp://cs231n.github
柳玉豹·2020-08-24 19:43

CNN学习（一）

参考：>CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition**一、卷积神经网络（CNN/ConvNet）概述由神经元组成，这些神经元具有可以被训练的权重和偏置
我就是想试试名字可以多长·2020-08-24 04:51

CS231n学习笔记--15. Efficient Methods and Hardware for Deep Learning

AgendaHardware101:theFamilyHardware101:NumberRepresentationHardware101:NumberRepresentation1.AlgorithmsforEfficientInference1.1PruningNeuralNetworksIterativelyRetraintoRecoverAccuracyPruningRNNandLSTM
Kuekua-seu·2020-08-24 03:40

大数据、机器学习、深度学习Python库必备速查表，快来收藏！

cheatsheets-ai，该项目包含了从不同渠道收集的数十张速查表，涉及到大数据分析、机器学习和深度学习等领域，包括数据科学相关库Pandas、PySpark等，机器学习相关库Scikit-learn等，以及深度学习相关库
大数据学习02·2020-08-24 00:03

[cs231n]KNN与SVM区别

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用KNNSVM没有训练过程，只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。基本原理就是找到训练数据集里面离需要预测的样本点距离最近的k个值（距离可以使用比如欧式距离，k的值需要自己调参），然后把这k个点的label做个投票，选出一个label做为预测是先在训练集上训练一个模型，然后用这个模型直接对测试集进行分类。这两个步骤是独立的。需要超平面wx+b来分割数据集
Extreme_Programmer·2020-08-23 23:30

[cs231n]Assignment1_SVM 代码学习

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用SupportVectorMachine目录1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloadit2.Preprocessing3.DefinealinearSVMclassifier4.GradientCheck5.ValidationandTest总结1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloaditSetup
Extreme_Programmer·2020-08-23 23:30

[CS231n]批量归一化

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用原因内部协变量偏移：深度神经网络的训练在训练时，先前的层的权值参数改变会导致层间输入值的分布情况也随之改变，这就使神经网络的训练变得困难。也使我们只能使用较小的学习率、更谨慎的参数初始化，且训练非线性模型变得非常困难。训练过程中，层间的权重会不断改变和调整，而前面层权重参数的改变会影响后面层的输入，当网络的深度很大时，层间的关联性变得很高，前面层的一点改变积累到
Extreme_Programmer·2020-08-23 23:59

关于CNN可视化与《What have we learned from deep representations for action recognition》笔记

简短总结CNN可视化方法与《Whathavewelearnedfromdeeprepresentationsforactionrecognition》CNN可视化方法总结本节内容大部分来自于CS231nnote
Awiny_ImageProcess·2020-08-23 07:36

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来
aiwanghuan5017·2020-08-23 05:20

（cs231n）assignment1_knn

k-NearestNeighbor(kNN)exerciseCompleteandhandinthiscompletedworksheet(includingitsoutputsandanysupportingcodeoutsideoftheworksheet)withyourassignmentsubmission.Formoredetailsseetheassignmentspageonthe
刘cx的玉米地·2020-08-23 03:52

在C++/Python/Java/ObjectC中使用OpenCV，详细配置踩坑记录！！

OpenCV的话就不过多介绍了，做图像处理的童鞋应该都比较喜欢用这个库，毕竟更新多，维护多，文档多，且C++写的运行速度快，并且功能丰富，4版本封装了很多深度学习相关的库
一支程序媛·2020-08-22 20:43

python基础知识——numpy

来自：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/更多：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/数组初始化方式
暗矛_darkspear·2020-08-22 13:58

CS-231N-斯坦福李飞飞机器视觉课（Cydiachen版笔记+感悟）

CS231N斯坦福李飞飞机器视觉课这个笔记的话，因为本身的课件之间有一些耦合性，但是关联性也不是很大，这里的话，因为我是在雷锋网上看的整个视频课程，感谢字幕组有整理出来每一个Lecture的关键词，这里的话我的笔记组织的话
Cydiachen·2020-08-22 11:26

目标检测网络（RCNN系列，SSD，Yolo系列）

TableofContents深度学习相关的目标检测方法也可以大致分为两派发展历程基于区域提名的R-CNN家族对比总括R-CNN（2014）SPP-NetFastR-CNN（2015）Faster-RCNNYolo
zhangyuexiang123·2020-08-22 09:12

二值RBM与实值RBM理论及代码解读

最近写个深度学习相关综述，看了一些关于RBM的文献，这里做一下对比总结。但是不倾向于对实值RBM的推导，而是相关代码的实现。
风翼冰舟·2020-08-22 09:00

CS231n Putting it together: Minimal Neural Network Case Study —— nn with softmax loss

加一层非线性，相比于单纯的softmax，效果立马就好了啊。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=100;D=2;K=3;X=np.zeros((N*K,D))y=np.zeros(N*K,dtype='uint8')forjinxrange(K):ix=range(N*j,N*(j+1));r=np.linspace(0,1,N);#t=np.
hello_pig1995·2020-08-22 01:26

论文笔记: 网络结构_Deep Residual Learning for Image Recognition

前言学习cs231n时接触到这篇文章，这篇文章提出了ResNet，ResNet可以说是深度学习史上的一个里程碑，具有很高的价值，因此打算好好理解以下ResNet的思想和方法。
无聊的人生事无聊·2020-08-22 01:14

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 3 最优化与随机梯度下降

上节中我们已经接触到了图像识别中的两部分scorefunction和lossfunction，这节将会引入对lossfunction的优化求解，也就是optimization。为了求解lossfunction我们首先将lossfunction可视化Visualizingthelossfunction一般来说在图像处理的时候我们结果的数据都是多维的，前面CIFAR-10的图片有3072维，一共10类
bea_tree·2020-08-21 18:21

卷积神经网络 + 机器视觉： L6_初始化_激励函数_BN_梯度下降 (斯坦福CS231n）

v=wEoyxE0GP2M&index=6&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv完整的视频课堂投影片连接：http://cs231n.stanford.edu/
CHUNLIN GO·2020-08-21 18:24
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