深度学习相关（cs231n）第25页

cs231n学习笔记【1】--- Lecture_10 --- RNN

写在前面这节课讲的内容是RNN有关的知识内容，本来是直接要做assignment3的，后来看完英文介绍和我下下来的代码发现就像是做完形填空一样我要把代码填入预先设置好的位置。一下子蒙圈了，这怎么填？？？问了同学后才知道，Syllabus都已经设计好了，先看讲义和视频，一点点公式啊什么的都有讲，再自己去写。所以第一篇笔记我就要直接先学习一下RNN，不想直接从头，这样很打击我的积极性，因为前面有很多知

weixin_34194702·2020-07-12 09:28

十分钟看懂神经网络反向传输算法

回来后看了些博文，发现有的博文中公式推导过于复杂，不易理解，遂综合了网络中其他博文和斯坦福大学CS231n课程中的内容，整理了一份反向传输算法的通俗解释，如有错误，请各位网友指出。

weixin_33795093·2020-07-12 07:19

CS231n笔记 Lecture 10, Recurrent Neural Networks

RecaptiononCNNArchitectureAlthoughSerenaisverybeautiful,Justinisabetterlecturer.Lovehim.RecurrentNeuralNetworkMeanttoprocesssequencialdata,reusehiddenstatetoretaintheknowledgeofpreviousfedinputs.Canbe

weixin_30888027·2020-07-12 07:14

Cs231n课堂内容记录-Lecture1 导论

Lecture1视频网址：https://www.bilibili.com/video/av17204303/?p=2https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884?refer=intelligentunit补充材料翻译笔记。https://blog.csdn.net/han_xiaoyang作业参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/307489

weixin_30558305·2020-07-12 06:55

李飞飞CS231n2017课程双语字幕版上线 !（附课程链接）

来源：AI科技评论本文长度为2400字，建议阅读4分钟本文为你介绍最近上线的李飞飞的CS231n2017课程中文版。CS231n2017双语字幕版上线！正式开课！

wang_quan_li·2020-07-12 04:06

暑假计划打卡

2.CS231N：结束softmax练习进入神经网络阶段3.上午扫了会儿c++primier第6章8.20****1.上午，下午临近晚上，晚上实现SLAM关键帧与地图的结构2.不重要不紧急研究生事务花掉

Er_Liebt_Sie·2020-07-12 02:12

业余狙击手19·2020-07-12 00:31

机器学习学习日志--KNN

渣渣的学习日志（一）---KNN算法根据斯坦福大学CS231n的课程，在学习CNN之前，要先对一些机器学习的算法进行系统的学习，最先接触到的就是KNN算法KNN（k-nearestneighbor)算法用我个人的理解就是

supergxt·2020-07-12 00:19

卷积神经网络的实现

经典博客/教程卷积神经网络的简单了解知乎上对于CNN的直观解释斯坦福大学CS231n课程的深入笔记图像分类谈CNN

longongng·2020-07-12 00:39

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

Backpropagation学习笔记这部分主要是比较详细的介绍使用计算树进行反向传播的计算方法。首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。每个节点的导数都是用后一个部位的导数乘以当前节点的导数。然后总结了一个节点导数的求法，就是上一个节点的导数乘以当前节点的localgradient。然后举了一个相对复杂的例子，也是一步一步进行了正向和反向传播。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

准备PPT 材料

反反复复为什么中间加上非线性方程以后就是非线性了，，goDeepper以下slide没有弄懂CNN求导数理解，，，CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition

重新出发_砥砺前行·2020-07-11 21:01

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

计算图反向传播同理对于x与z来说同样使用链式法则就可以求出所需要的导数，这就是反向传播求导的由来，这里的倒数就是调整ω参数的缘由。求导在神经元中的显示这里就完全展示了通过其中神经元f函数后反向求导时的过程，另外在加入了非线性函数后一样可以通过这里的导数来求解。另一个复杂一点的例子(BackPropagation)第二步一直持续这个过程直到节点位置+（加法）节点将梯度分开且并不改变梯度大小最

GJCfight·2020-07-11 15:08

operands could not be broadcast together with shapes

今天在对着http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial练习matplotlib显示图片的时候，img_tinted=img*[1,0.95,0.9]这条语句就出错了

子衿_青青·2020-07-11 15:39

关于矩阵求导的理解与计算方法

前言我今年大四即将毕业，毕设是深度学习相关，在进行理论学习时，一度对矩阵微分感到困惑，本科学习期间没接触过这个（软件工程专业。。。）

刘之帅·2020-07-11 12:06

Python容器和 Numpy库基础

Python容器和Numpy库基础这是CS223图像识别的补充的python和Numpy库的基础课程，我稍微做了整理，原文链接：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial

kkpiece2·2020-07-11 10:15

斯坦福cs231n学习笔记（8）------神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化）

神经网络训练细节系列笔记：神经网络训练细节（激活函数）神经网络训练细节（BatchNormalization）神经网络训练细节（训练过程，超参数优化）这一篇，我们将继续介绍神经网络训练细节。一、DataPreprocessing（数据预处理）如图是原始数据，数据矩阵X有三种常见的数据预处理形式，其中我们假定X的大小为[N×D]（N是数据的数量，D是它们的维数）。归一化处理（normalizedda

胡大炮的妖孽人生·2020-07-11 08:45

CS231n-lecture2-Image Classification pipeline 课堂笔记

CS231n-lecture2-ImageClassificationpipeline课堂笔记---恢复内容开始---相关资源EventTypeDateDescriptionCourseMaterialsLecture2ThursdayApril6ImageClassificationThedata-drivenapproachK-nearestneighborLinearclassificati

西城区捕鱼达人·2020-07-11 06:20

happinesslz·2020-07-11 00:38

机器学习、人工智能博文链接汇总

机器学习][机器学习算法应用实例][自然语言处理][数据科学][Python][Java][机器学习－－初期的笔记][路线][软件安装][面试]入门问题简单粗暴地入门机器学习机器学习的技术栈及应用实例脑洞深度学习相关最新图书推荐

LSG_Dawn·2020-07-10 22:00

CS231n系列课程Lecture9: Understanding and Visualizing Convolutional Neural Networks

贴出第九课的视频链接:http://pan.baidu.com/s/1kVOGFg7密码:b3bx，小伙伴有兴趣还是可以下载视频和PPT再进行仔细研究的，LZ学识有限对于有些方面理解不是很透彻，如果有理解不正确的地方还是请小伙伴们指正。这节可主要讲的是对于神经网络方面的理解和可视化，所以是很酷炫的一节课，可以看到许许多多有趣的图片。理解卷积神经网络也是个大门类，也没有想象中的那么简单。本节可主要会

Felaim·2020-07-10 21:43

CS231n系列课程Lecture4:Backpropagation and Neural Networks(part 1)

先贴出课程链接:http://pan.baidu.com/s/1cBznv4密码:7nbg课程开始回顾了一下得分函数，SVMloss，dataloss+regularization，还有optimization，常用的方法就是GradientDescent，梯度下降，数值梯度存在速度慢，求得的是近似解的问题，但是代码比较好写。解析梯度使用的是微积分的方法，速度快，很精确，但是代码稍微复杂一些。通常

Felaim·2020-07-10 21:11

CS231n系列课程Lecture 7: Convolutional Neural Networks

贴出课程PPT和视频链接:https://pan.baidu.com/s/1c2H2k9a密码:ye4nConvolutionLayer（卷积层）哈哈，先贴出张卷积层的工作原理图。假设我们接收到的图片式32×32×3的图片，长为32，宽为32，3代表是rgb三通道，右侧有个小长方体，尺寸为5×5×3，5×5代表的是卷积核的大小，有些时候也称卷积核为滤波器，这些说法都是通用的，值得注意的是卷积核的第

Felaim·2020-07-10 21:11

Python初学者(day one)

网站如下：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/index.html有兴趣的小伙伴也可去看看。转载请说明出处1.Python是一门高级动态类型

AnnaRose0226·2020-07-10 20:25

cs231n课程笔记：线性分类

笔记参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit感谢原作者的翻译！！非原创，禁止转载本文内容列表：线性分类器简介1.1引出(KNN的不足)1.2概述线性评分函数2.1从图像到标签分值的参数化映射2.2线性分类器理解线性分类器3.1将图像看做高维度的点3.2将线性分类器看做模板匹配3.3偏差和权重的合并技巧3.4图像数据

spectre_hola·2020-07-10 19:12

Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing(arXiv)笔记

本文总结了已经用于大量NLP任务的重要深度学习相关模型和方法，并回顾其演变过程。我们还给出了对各种模型的总结、比较和对比，以及对NLP深度学习的过去、现在和未来的透彻理解。

boywaiter·2020-07-10 16:25

实地踩坑，新鲜出炉，阿里云GPU服务器Centos7.7深度学习环境搭建实战

Together_CZ·2020-07-10 16:10

CS231n_python_numpy

（1）np.max：(a,axis=None,out=None,keepdims=False)求序列的最值最少接收一个参数axis：默认为列向（也即axis=0），axis=1时为行方向的最值；np.maximum：(X,Y,out=None)X与Y逐位比较取其大者；最少接收两个参数（2）np.random.randint(4,size=10)随机生成10个0~3之间的整数（3）np.nditer

吴归远·2020-07-10 13:45

深度学习总结——CS231n课程深度学习（机器视觉相关）笔记整理

深度学习笔记整理说明基本知识点一：模型的设置（基本）1.激活函数的设置2.损失函数的设置(1)分类问题(2)属性问题(3)回归问题3.正则化方式的设置(1)损失函数添加正则化项(2)最大范式约束(3)随机失活4.参数更新方式(1)梯度下降的更新方式(2)学习率的更新方式基本知识点二：模型的训练（基本）1.训练之前(1)数据预处理(2)权重初始化(3)合理性检查2.训练之中(1)梯度检查(2)检查整

Jichao_Peng·2020-07-10 11:30

从神经网络到卷积神经网络的了解

提供的材料是CS231nPS:才发现有翻译，真真好人，我真真浪费时间t-TPPS：再也不干像一句一句翻译这么笨蛋的方法了。学习还是理解为主。以下仅为总结摘抄的笔记。仅供自己学习与回忆。

Labanan·2020-07-10 05:19

Neural Networks Part 1：Setting up the Architecture

原文地址：http://cs231n.github.io/neural-networks-1/＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃内容列表：１．快速介绍（Quickintrowithoutbrainanalogies

编号1993·2020-07-10 04:49

Image Classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits

原文地址：http://cs231n.github.io/classification/#########################################################

编号1993·2020-07-10 04:17

【干货】二十五个深度学习相关公开数据集

（选自AnalyticsVidhya；作者：PranavDar；磐石编译）目录介绍图像处理相关数据集自然语言处理相关数据集语音处理相关数据集Supplement一．介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些

深度学习世界·2020-07-10 03:13

uniform机器学习极简入门1--极大似然法

大家好，我是uniform，本人平时关注机器学习和深度学习相关的工作，后续我将会不断推出机器学习&深度学习的入门教程，力图把各个公式结合在一起，给大家呈现不一样的数学和统计。

uniform斯坦·2020-07-09 16:36

深度学习相关的面试考点总结（常考）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者:陈恩加著作权归作者所有。AI开发者获得授权转载，禁止二次转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/48374690dropout的原理可以把dropout看成是一种ensemble方法，每次做完dropout相当于从原网络中找到一个更瘦的网络强迫神经元和其他随机挑选出来的神经元共同工作，减弱了神

weixin_38754361·2020-07-08 18:28

cs231n spring 2017 lecture16 Adversarial Examples and Adversarial Training

（没太听明白，以后再听）1.如何欺骗神经网络？这部分研究最开始是想探究神经网络到底是如何工作的。结果人们意外的发现，可以只改变原图一点点，人眼根本看不出变化，但是神经网络会给出完全不同的答案。比如下图，左边的熊猫被识别成熊猫，但是加上中间的小“噪音”一样的数值，右图的熊猫就识别不出来了。而且这个小“噪音”不是随机的，它更像是offset，是某种系统误差，叠加到图片上去，总是可以欺骗神经网络。2.神

weixin_30779691·2020-07-08 14:14

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习（Supervised Learning） - Representation

引言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自UFLDLTutorial、CourseraML和CS231n

WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

Stanford CS231n深度学习与视觉－1学习笔记

学习感想斯坦福的CS231n课程主要是介绍深度学习（特指卷积神经网络算法）在计算机视觉领域的应用。

txlCandy·2020-07-08 08:33

cs231n作业：assignment1 - svm

title:‘cs231n作业：assignment1-svm’id:cs231n-1h-2tags:cs231nhomeworkcategories:AIDeepLearningdate:2018-09

zjufangzh·2020-07-08 05:35

cs231n作业：assignment1 - two_layer_net

github地址：https://github.com/ZJUFangzh/cs231n个人博客：fangzh.top搭建一个两层的神经网络。

zjufangzh·2020-07-08 05:35

cs231n作业：assignment1 - knn

title:cs231n作业：assignment1-knnid:cs231n-1h-1tags:cs231nhomeworkcategories:AIDeepLearningdate:2018-09-

zjufangzh·2020-07-08 05:34

WIN10下快速搭建pytorch-gpu+python3.6+CUDA9+cudnn7深度学习环境

首先我先来说一下我已开始大概的思路：先用anaconda创建一个python3.6的虚拟环境，然后再往里面加入pytorch等需要的一系列深度学习相关的库。首先第一

弓长^_^张·2020-07-08 00:24

Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN5.1+Tensorflow-gpu1.2+Keras+Theano环境搭建

m0_37901241·2020-07-07 16:07

第十一期使用 Tensorflow 实现物体检测《显卡就是开发板》

的博客AnnotatingLargeDatasetswiththeTensorFlowObjectDetectionAPI2.物体识别概述关于ObjectDection理论说起来太复杂了，可以自行参考CS231n

aggresss·2020-07-07 02:45

1. 面试题整理

开发工程师面试题大合集3.知识点：C++面试题整理.4.知识点：C++5.知识点：c++问题30点6.知识点：C++面试总结7.知识点：100道c语言题数据结构1.那些年我们被问到的数据结构算法、深度学习1.深度学习相关

郑行_aover·2020-07-07 01:05

机器学习必须熟悉的算法之BP

城市中迷途小书童·2020-07-06 22:49

Jetson AGX Xavier 正确上手教程

2.2在主机上安装SDKManagerStep1Step２Step３烧录OS镜像安装SDK组件拿到一个新开箱的JetsonAGXXavier后，首先需要做两件事情：（１）开机，满足基本使用（２）刷机，满足深度学习相关的应用

凌云飞鸿·2020-07-06 21:37

[机器学习] Coursera ML笔记 - 逻辑回归（Logistic Regression）

过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自StandfordAndrewNg老师在Coursera的教程以及UFLDLTutorial，StanfordCS231n

WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

CS231n学习笔记--16. Adversarial Examples and Adversarial Training

OverviewWhatareadversarialexamples?Whydotheyhappen?Howcantheybeusedtocompromisemachinelearningsystems?Whatarethedefenses?Howtouseadversarialexamplestoimprovemachinelearning,evenwhenthereisnoadversary1

Kuekua-seu·2020-07-06 18:24

NVIDIA Jetson Xavier NX 深度学习相关组件安装

一、tensorflow的安装写在前面的牢骚话（可选择直接跳过）在写安装tensorflow的教程之前，我一定要放出当时我安装tensorflow时所遇到的那些莫名其妙的错误，具体错误如下图，因为都是按照别人上万个赞的博文一步一步的安装，可是问题它就是这样的不由出现，换了四五个tensorflow版本进行安装，参考几十篇博客依然没有解决。。。。。h5py报错launchpadlib报错安装其他版本

zbb297918657·2020-07-06 12:47

Deep Learning (Python, C/C++, Java) matlab

既然如此·2020-07-06 10:00

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