深度学习相关（cs231n）第4页

2018-02-16

CS231n学习笔记二——K最近邻与线性分类器（上）图像分类主要的困难和挑战（1）视角变化（2）物体大小变化（3）形变（4）遮挡（5）光照影响（6）背景干扰（7）同类物体内的差异图像分类流程输入，学习，

Ailarise·2023-04-15 20:28

cs231n作业：Assignment1-SVM

加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10_dir='cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,

Diane小山·2023-04-14 17:31

【Python学习笔记】cs231nPython Numpy教程

【Python学习笔记】cs231nPythonNumpy教程回顾经典教程cs231n，完成assignments觉得很困难，感觉自己python基础语法掌握的不是很熟，就顺藤摸瓜找了cs231n他们的官方

百里香酚兰·2023-04-11 16:43

瞻邈·2023-04-09 19:25

cs231n assignment2 FC 解决python setup.py build_ext --inplace

首先需要安装pytorch，根据官网提示运行即可1.FC的第一步报错，如下图：根据提示，需要在cs231n下运行命令pythonsetup.pybuild_ext--inplace2.cs231n目录中打开终端运行后

除了学习无所事事·2023-04-09 14:39

CS231N课程学习笔记-计算机视觉发展史

第一讲计算机视觉发展史仅供自己学习记录参考注：感谢B站up主，同济子豪兄的优质课程【子豪兄】精讲CS231N斯坦福计算机视觉公开课（2020最新）_哔哩哔哩_bilibili课程介绍（着重神经网络和深度学习

麻花地·2023-04-08 16:43

近期计划备忘（2022-08-11）

真昼之月·2023-04-07 21:55

CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍2

PASCALVisialObjectChallengePASCALVisialObjectChallenge为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，共20类。ImageNet从2010年开始，由于PASCAL项目的终结，斯坦福大学建立了一个超大规模的项目，叫ImageNet。全部经过人工清晰和标注。每年举行一次比赛，被称为计算机视觉的奥林匹克比赛。自从2012年开始，ImageNet的夺

听城·2023-04-07 00:22

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 9 卷积神经网络结构分析

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs，它的结构和普通神经网络都一样，之前我们学习的各种技巧方法都适用，其主要不同之处在于：ConvNet假定输入的是图片，我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率，减少计算参数量的目的。1.结构总览首先我们分析下传统神经网络对于图片的处理，如果还是用CIFAR-10上的图片，共3072个特征，如果普通网络结构输入那么第一层的每一个神经单元都会有30

bea_tree·2023-04-06 18:37

PointRCNN：3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud

目录前言论文及代码链接论文动机PointRCNN主要模块分析总结及个人思考前言这篇论文比较老了，是2018年12份上传到arxiv的，虽然也就才几年，但是对于现在深度学习相关领域日卷月卷的情况而言，

慢下去、静下来·2023-04-06 08:38

Centos7中的Anaconda安装并开启远程访问jupyter

Jerry_Liang·2023-04-06 01:29

conda虚拟环境详细教程（Linux）

桔子的算法之路·2023-04-05 22:41

深度学习实战——卷积神经网络/CNN实践(LeNet、Resnet)

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）系列文章目录本系列博客重点在深度学习相关实践（有问题欢迎在评论区讨论指出

@李忆如·2023-04-05 14:25

我刚说自己AI框架知识差劲，招聘人事就问我算法能力怎样

机智客·2023-04-02 14:00

【CS231N笔记】P7 P8:训练神经网络

子豪兄YYDShttps://www.bilibili.com/video/BV1K7411W7So?p=7https://www.bilibili.com/video/BV1K7411W7So?p=8一、简介神经网络的训练主要是包括三部分：固定性的设置、动态的训练以及评估。固定性的设置包括激活函数的选择、预处理、权重初始化、正则化、梯度校验，这些内容在训练之前就可以确定好，在训练过程中不需要再关

林北不要忍了·2023-04-02 06:01

进大厂全靠自学，微软&头条实习生现身说法：我是这样自学深度学习的丨课程传送门...

作者SannyKim郭一璞编译量子位出品|公众号QbitAI跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式，但深度学习相关资源众多，应该从哪儿开始学呢？

小詹学 Python·2023-04-01 09:33

cs231n作业：Assignment1-KNN

加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10_dir='cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,

Diane小山·2023-03-31 18:22

CV （3）- CNNs

本次学习笔记主要记录学习CV时的各种记录，包括李飞飞团队的视频cs231n。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！

997and·2023-03-31 15:54

鼾声识别(python+迁移学习)

@LJ1120142576说明本人初步接触深度学习相关的知识，如果发布的内容有错误的地方，还请大家指正。正文内容以下将介绍本人如何使用迁移学习实现鼾声和非鼾声的二分类识别任务。

LJhaha·2023-03-30 18:11

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（一）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（上）1.ImageClassification：acoretaskinComputerVision为什么图像分类问题在计算机里很困难

JaimeOw·2023-03-29 21:14

CNN输出尺寸公式与感受野计算公式；何为感受野（receptive field）？何为Scale？

输出featuremap尺寸计算经过某一层Conv2D后，featuremap的输出大小为其中，N为原图尺寸，F为Filter/Kernelsize.一下图片截图自stanfordcs231n图片.png

Williamongh·2023-03-29 14:42

cs231n assignment1

cs231n的assignment1主要是通过使用numpy库，来构造三个：KNN、MulticlassSVM以及Softmax，imageclassificationpipeline；而且在构造pipeline

没天赋的学琴·2023-03-28 11:13

Optimizer in Tensorflow

前言写Optimizer系列文章，是因为去年2017年在华为做深度学习相关工作时，学习实现了许多基于tensorflow的optimizer的，开源了其中两个分布式的optimizer，并且合入了tf社区

JxKing·2023-03-27 04:28

从 Python 调用 MATLAB

虽然MATLAB里面已经有了一些机器学习和深度学习相关的工具箱了，但是目前训练深度学习算法用tensorflow和pytorch这样的开源软件才是主流。

小赛TT·2023-03-25 20:43

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

目录前言一、公式推导1.1将评分函数表达为矩阵形式1.2标量对列向量求导规则1.3单个样本对权重求导到全训练集二、实现代码前言矩阵对矩阵求导法则：从上面公式可以看出，矩阵对矩阵求导，会导致维度倍增，即dC/dB的维度会变成(s×p,r×q),好在本文只是用到了标量（视为1*1矩阵）对矩阵求导，故所求倒数的维度和B会一样p∗qp*qp∗q。一、公式推导基于softmax函数的损失函数形式与SVM大致

清风微升至·2023-03-15 01:42

cs231n深度学习课程笔记——（两层）神经网络

摘要这是我学习了斯坦福大学的cs231n课程有关神经网络部分的学习笔记，是我对自己的知识的复习和自己编程过程中出错的问题总结。主要按照作业实现的思路进行总结。

TheMask_7f68·2023-03-11 12:07

深度学习相关的主要 GPU 初识

MetaSmiles·2023-03-10 11:07

向量，矩阵，张量求导法则

向量，矩阵，张量求导向量对向量求导向量对矩阵求导矩阵对矩阵求导使用链式法则总结向量，矩阵，张量求导参考：http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf向量对向量求导如何对求导

丰谷数·2023-03-10 09:15

chatgpt的原理第一部分

可能很多深度学习相关从业人员的感受

程序猿阿存·2023-03-08 21:08

李飞飞CS231n关于hinge loss函数求导的问题

在做CS2312020Assignment1的SVM部分时，遇到了关于hingeloss的求梯度（求导）编程实现的问题，故在此记录一下。首先，给出hingeloss在多分类时的表达式：Li=∑j≠yimax(0,wjTxi−wyiTxi+Δ)L_i=\sum_{j\neqy_i}max(0,w_j^Tx_i-w_{y_i}^Tx_i+\Delta)Li=j=yi∑max(0,wjTxi−wyiT

JackTheWhite·2023-02-22 09:20

常见损失函数

常见损失函数@(cs231n)文章目录常见损失函数损失函数定义0-1损失函数(zero-oneloss)绝对值损失函数(Absoluteloss)log对数损失函数(LogLoss)平方损失函数(SquareLoss

Dreamcreationman·2023-02-22 09:40

CNN学习笔记1

附上链接：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#casehttp://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html

小白的颠覆之路·2023-02-22 07:14

深度学习：深度学习总体概述

前言在学习深度学习和机器学习也有一段时间了终于有点时间来写写笔记回顾一下之前学到的，本文主要是笔者在阅读和观看一系列深度学习相关的书籍或者视频之后写下自己对深度学习的总体内容概述，如有不全或错误之处还请谅解并指出

YuriFan·2023-02-07 09:24

Stanford cs231n 学习笔记（1）Linear Model

##非参数化学习（数据驱动型学习）和参数化学习###数据驱动型学习整个学习算法依赖的是训练集中的数据样本。典型代表：KNN。即通过对比带预测样本与训练集中的样本的“距离”或者某种度量，来实现分类的功能。在这种算法中，每次的样本预测是依赖和训练集中样本的比对得到的，可以理解为并没有一个真正的模型，而是纯粹地依赖训练集中的数据样本。###参数化学习关注的是模型的参数，即以模型的参数作为优化的目标。通过

ZerinHwang03·2023-02-07 08:25

CV（计算机视觉）领域四大类之图像分类一（AlexNet）（含论文和源码）

代码git地址：xs-dl:深度学习相关算法研究和实现(gitee.com)（持续更新中）1alexnet网络结构论文地

小四01·2023-02-06 15:39

毕业设计-基于深度学习的短文本情感倾向分析

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、深度学习相关技术二、基于深度学习篇章句子级粗粒度情感倾向分析三、基于深度学习的目标/方面级细粒度情感倾向分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备

HaiLang_IT·2023-02-05 20:24

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

2016年07月04日22:17:17阅读数：23408通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details

hellocsz·2023-02-05 13:16

CS231N作业1Two-Layer Neural Network

继承上次作业的softmax计算损失，再额外加个隐藏层1.完成neural_net.py中scores的计算z1=X.dot(W1)+b1a1=np.maximum(0,z1)scores=a1.dot(W2)+b22.完成neural_net.py中loss的计算scores_max=np.max(scores,axis=1,keepdims=True)scores=scores-scores_

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

Linux Commands

日常工作Linux下常用的一些命令condainfo--envs/e##检查conda环境condacreate-ncs231npython=3.6anaconda##新建名字为“cs231n”的conda

年少万兜鍪_b534·2023-02-05 08:37

2020 cs231n 作业3 笔记 Generative_Adversarial_Networks_PyTorch

GenerativeAdversarialNetworks论文地址：GenerativeAdversarialNetworks对抗生成网络（GAN）的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。判别器D的目标：对输入的图片正确进行判别为真图片还是假图片。生成器G的目标：生成假图片，但是能让判别器判断为真。所以一方面：要最大化生成器生成的图片被判别为真

cheetah023·2023-02-05 07:32

第一天：计算机基础和Openmmlab算法框架

锚框级别）分割（像素级别）语义分割——只需要分类即可实例分割——除了分大类外，类间个体间也作区分关键点检测2.衍生任务图像：人脸检测，图像迁移，人脸关键点检测，视频：辅助剪辑，视频理解3.历史演进详见CS231n

weixin_46362881·2023-02-04 13:23

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 图像分类

文章目录见结尾图像分类发展传统方法(手工特征+机器学习分类)—>深度学习(网络自主学习特征表达+分类)分类深度学习相关网络CNN、Transformer、GNN等视觉基础模型的发展CNN相关网络AlexNetVGG

大熊SsSsSs·2023-02-04 13:11

计算机视觉基础知识点（根据cs231n以及博客内容整理）

1、计算机视觉1.1经典网络https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81914743AlexNet(errot15.4%)第一个成功展现出卷积神经网络潜力的网络结构,自从Alexnet之后，卷积神经网络开始迅速发展使用relu而不是sigmoid添加了dropout层提出了数据增强(对原图片进行随机裁剪256x256裁剪为227x227)V

肥肥李·2023-02-03 23:03

“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、StanfordCS221（人工智能原理与技术）二、StanfordCS230（吴恩达深度学习DeepLearning|Autumn2018）三、StanfordCS231N（李飞飞计算机视觉课程

weixin_46771530·2023-02-03 14:37

深度学习知识点笔记汇总

这段时间把CS231n课程作业网站上的知识点文档仔细看了一遍，感觉收获很大。于是后面就花了几天时间翻译、整理、总结这些文档的内容，并贴在CSDN博客上。

zeeq_·2023-02-03 13:44

计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记

CS231N里有讲~专用目标检测vs通用目标检测：你家的猫和猫视觉特征：OpenMMLabopenMMLab算法库基础知识：如何理解Batch:batch就是一批，你作为向量的一组Batch大小是一个超参数

Juli_Eyre·2023-02-03 09:13

2023OpenmmLab实战训练营第一期（一）

计算机视觉及其应用计算机视觉是赋予计算机“看”的能力的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容计算机视觉的应用图像识别、人脸识别自动驾驶、环境感知图像生成、画风迁移视频理解与自动剪辑根据文本描述生成图片计算机视觉学习斯坦福cs231n

青人子木·2023-02-03 08:05

如何阅读和学习深度学习项目代码

1.基础知识首先，需要保证有一定的深度学习基础知识，吴恩达的深度学习课还有斯坦福大学的CS231n都是不错的入门教程，只需要有大学数学的基础就可以看懂。

*pprp*·2023-02-02 13:54

Pytorch实验代码的小细节

改了模型中的一个组件，跑起来一个新的训练，这时候测试旧模型却发现结果跟原来不一样了；把所有的训练测试代码写在一个文件里，加入各种ifelse，最后一个文件上千行，一个周末没看，回来改一个逻辑要找半天……其实这些情况除了深度学习相关的开发

m0_61899108·2023-02-02 12:03

cs231n 作业环境搭建

主要参考资料：https://cs231n.github.io/assignments2019/assignment1/#option-b-local-development作业环境：window10步骤

ab84878·2023-02-02 07:39

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