深度学习相关（cs231n）

CS231n学习笔记（十三）

CS231n学习笔记（十三）：生成式模型（无监督学习）有无监督学习对比有监督学习无监督学习对比生成式模型（GenerativeModels）PixelRNN/CNN（显式密度估计）变分自编码器（VariationalAutoencoder
HINJ·2023-01-18 11:00

CS231n学习笔记--2.NN2

1.不能将神经网络所有的权重都初始化为0，这样会导致所有的神经元输出都是相同的，进而在反向传播时所有的导数就都是相同的，导致所有的参数更新也是相同的。2.还有其他很多初始化方法，batchnorm在一定程度上能够缓解初始化不好的情况。3.关于BN，总结几点（来源于https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961）：(1)BN的作用是
技术备忘录·2023-01-18 11:30

cs231n笔记

cs231n专门讨论cnn。
匠go·2023-01-18 11:30

cs231n第一讲笔记整理

任务时长：11/29——11/30任务标题：学习计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念任务简介：观看第一讲：课程简介1,2,3课时视频任务详解：第一讲：课程简介·1计算机视觉概述对课程和计算机视觉的简单介绍，介绍一些斯坦福的课程Ps:关注一下图像数据来源有哪些·2计算机视觉历史背景动物视觉历史猫视觉的试验，猫的初级视觉细胞对边缘产生回应计算机视觉发展历史（直接分类–›手动提取特征–›神经网络）
Hushenghan12·2023-01-18 11:29

CS231n学习笔记

CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布图像分类图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。测试数据集只使用一次，即在训练完成后评价最终的模型时使用。
xiu_cs·2023-01-18 11:29

CS231n学习笔记汇总

图像分类ImageClassification线性分类LinearClassification
elfighting·2023-01-18 11:29

CIFAR-10 SVM方法

importpackageimportnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotasplt#loadtrainandtestdata#batches_meta=open('F:\PycharmProjects\cs231n
sakurasakura1996·2023-01-18 09:32

PointNet++ pytorch版本中pointnet2_ops_lib的配置

PointCloudTransformer，SnowflakeNet，PointTr等点云深度学习相关的源码中都有出现。在满足源码Requirements的环境后，在py
WL__1006·2023-01-17 12:07

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

转载于量子位跟着网络资料自学、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？富有自学经验的GitHub用户SannyKim贡献出了一份深度学习自学指南。
计算机与软件考研·2023-01-17 08:51

1-吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程，监督学习

(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】AI应用搜索引擎社交图片分享，分类电影推荐语音识别垃圾邮件识别气候变化优化风力发电医疗诊断工业质检自动驾驶通用
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-16 17:33

CS231n笔记二：损失函数和优化介绍

一、损失函数和优化损失函数的定义把参数矩阵W当作输入，看一下预测结果与GT的差距，然后定量的评估W的好坏的函数，称为损失函数（lossfunction）。优化的定义在W的可行域中找到最优W的取值的一种有效方法。损失函数的公式化定义在一个数据集中，通常包括若干的x和y。其中x指的是输入数据data，在图像分类问题中即为图片每个像素点所构成的数据集；y指的是标签label或者目标target，即GT，
兮兮Cici_Melon·2023-01-16 12:48

CS231n：作业1——softmax

前言详细代码见github问答总结在创建softmax标签是，我门需要构造one-hot向量，如何使用切片索引快速构造?文章目录一、实验目标二、数据集三、实验方法1、损失函数2、梯度更新3、加入正则项三、代码：四、实验五、参考资料一、实验目标使用cifar-10数据集实现softmax损失分类器，推导梯度更新公式，使用随机梯度下算法更新梯度。二、数据集数据集依然使用cifar-10,加载方法见此三
无聊的人生事无聊·2023-01-16 12:15

【cs231n】损失函数SVM、softmax及梯度下降优化

本专栏的文章是我学习斯坦福cs231n课程的笔记和理解,同时也欢迎大家可以访问我的个人博客，查看本篇文章文章目录损失函数支持向量机SVM正则化常用的正则化函数多项逻辑斯蒂回归（softmax）优化梯度下降计算梯度数值梯度解析梯度梯度下降过程小批量随机下降参考资料损失函数如何确定
zhaoylai·2023-01-16 12:44

ubuntu16.04 + cuda10.0 + cudnn7.6安装（安装经验总结）

近期因为要学习深度学习相关知识，需要搭建深度学习环境。配置环境过程中，遇到了很多坑，如今记录一下，以备后续参考。
fangyan·2023-01-15 18:37

ubuntu+nvidia显卡驱动安装+（顺带）解决rviz卡顿/CPU使用率过高问题/compiz占用CPU过高问题

虽然安装成功，运行深度学习相关代码没有出状况，但仍然存在一些问题。
NarutoKAKA·2023-01-14 16:03

【cs231n Lesson6】Data Preprocessing & Weight Initialization

个人学习笔记date:2023.1.12参考：https://www.bilibili.com/video/BV1r94y1Q7eG/?spm_id_from=333.788&vd_source=9e9b4b6471a6e98c3e756ce7f41eb134DataPreprocessing一、零中心化\color{purple}一、零中心化一、零中心化X-=np.mean(X,axis=0)这
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

【cs231n Lesson6】Batch Normalization批量归一化

个人学习笔记date:2023.01.13本次没有完全听cs231n，听的云里雾里，本身也不是很喜欢教学的内容形式，但是斯坦佛大佬们每一次提问都很有深度。
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

【cs231n Lesson6】 Babysitting the learning process, Hyperparameter Optimization

2023.01.14调参侠初成长记训练数据监视一、数据预处理将数据零均值化二、选取网络结构选取适合的网络结构，进行forwardpass，将正则项设为0，如果是常用的损失函数比如softmaxclassifier，那么初始的损失应该为−log(1C)-log(\frac{1}{C})−log(C1)。然后假如正则项，此时损失应该增大，因为正则化就是惩罚数据模型复杂度。三、训练从很小的训练集开始因为
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

Tenstorrent芯片架构浅谈

究其根源，由于深度学习相关的算法、模型和应用场景均处于高速迭代发展阶段，还未完全收敛，因此对应的计算硬件底座为适配上层应用自然也需要不断更新。其中芯片公司Tenstorrent的芯片架构别具一格，
Linux基金会AI&Data基金会·2023-01-13 22:47

error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither ‘array op array‘ (where

imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n
非妃是公主·2023-01-13 11:50

Cannot find reference ‘imread‘ in ‘__init__.py‘

imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n
非妃是公主·2023-01-13 11:20

ModuleNotFoundError: No module named ‘cs231n‘

imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n
非妃是公主·2023-01-13 11:20

cs231n Assignments1-numpy的使用

imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n
非妃是公主·2023-01-13 11:20

从零开始深度学习 1专栏简介

笔者从事异构计算相关的工作，而当前异构计算的一个很重要的应用就是对深度学习的加速，因此业余时间开始自学一些深度学习相关的知识。
myta0424·2023-01-13 08:05

cmake配置出错_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
weixin_39806818·2023-01-12 19:41

cs231n——浅析三种生成模型

文章目录一、有监督学习和无监督学习有监督学习无监督学习二者对比二、生成模型什么是生成模型？为什么需要生成模型？生成模型的分类三、PixelRNN/CNNPixelRNNPixelCNN总结四、变分自编码器自编码器变分自编码器五、生成对抗网络（GANs）GAN总结总结一、有监督学习和无监督学习有监督学习有监督学习在前面的学习中已经接触了一些，在这种模式下，我们拥有数据data和数据对应的标签labe
yizhi_hao·2023-01-10 18:49

【深度学习基础知识 - 46】贝叶斯定理与条件概率公式

通过条件概率求得后验概率后验概率可以用条件概率表示，公式为：由此可推导：从条件概率推导贝叶斯定理见公式博主会持续更新一些深度学习相关的基础知识以及工作中遇到的问题和感
雁宇up·2023-01-10 12:22

【深度学习基础知识 - 48】贝叶斯网络的特点

博主会持续更新一些深度学习相关的基础知识以及工作中遇到的问题和感悟，喜欢请关注、点赞、收
雁宇up·2023-01-10 12:52

深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（3.2）：Softmax Classifier（Loss Function）

在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维的向量z“压缩”到另一个K维实向量α(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)}之间，并且所有元素的和为1。看到这里，我们就会自然的将Softmax函数与概率分布函数联系到一起，实际上，我们也正是这么做的。如下图所示，我们将原先的分类器对每一类别的预测分值进行Softmax函
ZeroZone零域·2023-01-09 19:12

深度学习相关概念：批量归一化

深度学习相关概念：批量归一化1.为什么需要批量归一化2.批量归一化2.1批量归一化和权重初始化2.2批量归一化与梯度消失2.3批量归一化算法2.4批量归一化算法改进2.5单样本测试1.为什么需要批量归一化
Jasper0420·2023-01-09 19:57

【cs231n Lesson4】Backpropagation

个人学习笔记Date:2023.01.06参考web:cs231n官方笔记简单表达式以及对梯度的解释Expression如下：f(x,y)=xy→∂f∂x=y,∂f∂y=xf(x,y)=xy\space
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:56

【cs231n Assignment1】SVM

个人学习笔记date：2023.01.03GoalsImplementandapplyaMulticlassSupportVectorMachine(SVM)classifier.完成并应用多分类SVM分类器DataLoadingandPreprocessing（一）载入图像数据\color{purple}（一）载入图像数据（一）载入图像数据#LoadtherawCIFAR-10data.cifa
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:26

CS231n ConvNet notes 卷积神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像。在CIFAR-10中，图像的尺寸是32x32x3（宽高均为32像素，3个颜色通道），因此，对应的的常规神经网络的第一个隐层中，每一个单独的全连接神经元就有32x32x3=3072个权重。（一个神经元就有很多权重，第一层每个神经元权重
ferb2015·2023-01-09 05:57

[论]【MGT】Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial–Temporal Traffic Prediction

原文，见这里作者：XueYe,ShenFang,FangSun，ChunxiaZhang,ShimingXian期刊：爱思唯尔Neurocomputing关键字：交通预测，时空建模，元学习，注意机制，深度学习相关博文
panbaoran913·2023-01-08 15:21

深度学习CV学习笔记（Lenet）

文章目录前言图像分类篇Lenetmodel.pytrain.py导入训练数据导入测试数据关于损失的计算predict.py前言之前苦于CV不知道具体怎么入手，在看完cs231n的课程之后，算是对整体的套路和方法有了大概的认识
蜡笔tiny新·2023-01-08 14:53

paddlepaddle零基础入门深度学习系列之——波士顿房价预测

目录前言数据处理模型设计训练配置训练过程模型保存测试模型前言  本人在此前是从未学习过深度学习相关内容的，只是对其听说的比较多，本系列文章是为了记录本人的学习历程，希望对其他想学习深度学习又没有经验的同学有所帮助
HJHxHJH·2023-01-08 07:11

【机器学习基础】9 大主题！机器学习算法理论面试题大汇总

算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础，也包含了机器学习、深度学习相关。
风度78·2023-01-08 06:27

秒杀DeepLabv3+与UNet的表面缺陷检测网络

来源：opencv学堂概述表面缺陷检测是工业视觉的热点应用之一，自动的表面缺陷检测技术越来越受到重视，其中以深度学习相关技术应用为代表，它通过大量图像对检测系统进行训练学习得到一个自动的视觉检测系统。
flyfor2013·2023-01-07 13:07

cs231n 学习笔记（3）- 优化：SGD随机梯度下降

目录1.Introduction2.可视化Lossfunction3.优化3.1Strategy#1:随机搜索3.2Strategy#2:随机局部搜索3.3Strategy#3:沿着梯度方向搜索4.梯度计算4.1数值法4.2分析法5.梯度下降6.总结1.Introduction上一节学习了图像分类中的两个重要概念：scorefunction和lossfunction。线性函数,SVM损失为：公式（
RaymondLove~·2023-01-07 08:40

深度学习相关命令

学习使用linux下的Anaconda进行深度学习：1.conda命令查看已安装的环境condainfo-e使用conda命令创建myvenv环境：condacreate-nmyvenvpython=3.6激活并进入自己创建的myvenv环境：condaactivatemyvenv安装所需要的库pipinstall库名查看当前环境下已安装的依赖包condalist退出自己的pytorch环境：co
心烦啊·2023-01-07 08:58

斯坦福cs231n课程记录——assignment1 Two-layer neural network

目录two-layerneuralnetwork原理某些API解释two-layerneuralnetwork实现作业问题记录two-layerneuralnetwork优化two-layerneuralnetwork运用参考文献一、两层神经网络原理通过搭建两层神经网络对图片进行分类。二、某些API解释三、实现1.定义一个类：classTwoLayerNet(object):def__init__
临江轩·2023-01-07 07:43

经典卷积神经网络（2）--AlexNet卷积网络模型

背景2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky借助深度学习相关理论提出了深度卷积网络模型AlexNet.在2012年ILSVRC竞赛中取得top-5错误率为15.3%，并取得大赛第一名。
Meruz·2023-01-07 07:34

cs231n作业：Assignment1-KNN

note:曼哈顿距离依赖于坐标系统的选择（向量中的元素可能都有实际的意义）d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_{1}(I_{1},I_{2})=\sum_{p}|I_{1}^{p}-I_{2}^{p}|d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣欧式距离对距离的排序不会受到坐标系统的影响d2(I1,I2)=∑p(I1p−I2p)2d_{2}(I_{1},I_{2})=\sqrt{\sum_
mrcoderrev·2023-01-04 11:40

cs231n学习笔记 assignment1 knn

**cs231n学习笔记assignment1knn**线性分类器–K近邻分类器：测试图片与和他相邻最近的K个训练集图片比较，然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片。
544_·2023-01-04 11:08

CS231n KNN笔记

CS231nKNN笔记文章目录CS231nKNN笔记1.参考课程笔记翻译2.笔记内容摘录2.1.最近邻和K-近邻思想简述2.2准确率2.3.
Cc1924·2023-01-04 11:36

cs231n_2020 作业knn笔记

L2距离公式：代码笔记：1.notbook导入包设置plt#此处为notebook部分代码importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIF
一个客户，两个客户·2023-01-04 11:35

cs231n 笔记 NN&KNN

很多计算机视觉问题能转化为图片分类问题。图片分类中有那些问题：1.角度变化2.大小变化3.形状变化，物体不一定是刚体，有可能极端变形4.部分遮挡5.光照条件6.背景杂斑7.同一物体但是外观不同，比如椅子，可能有很多种不同的外观图片分类问题所用到的方法一般是数据驱动的方法NN算法：1.训练时只是记住所有训练数据2.分类预测时把测试数据和所有记住的数据比较，找出距离最小的那张图的标签值，即为预测值KN
lzy我就来随便逛逛·2023-01-04 11:05

CS231n Assiganment#1解析（一）——KNN

前言前段时间学习了深度学习入门课程斯坦福CS231n，巩固和理解课程的最佳方式就是完成课后代码作业。在这里记录下本人对作业的思考和解析，以供大家参考。关于CS231n学习笔记翻译，强烈推荐知乎专栏。
不觉岁华成暗度·2023-01-04 11:34

cs231n笔记（1）——-KNN算法

图像分类：KNN算法（K—最近邻算法）一.定义定义：KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。（K在此例中为圆的半径）二.解释比如此例子中绿色为需判断类。当K=1时（即实线圆），红色三角占2/3，所以我们人为样本也是红
陈路飞·2023-01-04 11:30

2020 cs231n 作业1笔记 knn

作业链接：cs231n官网Assignment1刚开始遇到一个坑，就是py文件老是没保存，后来才知道需要运行.ipynb文件后面的代码来保存py文件打开knn.ipynb，首先要实现的是cs231n/classifiers
cheetah023·2023-01-04 11:00
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