深度学习相关（cs231n）

[cs231n]Assignment1_Knn 代码学习

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用目录1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloadit2.DefineaKNearestNeighborClass3.TrainandTest4.CrossValidation1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloaditSetupcodeimportrandomimportnumpyasnpfromcs2
Rookie’Program·2023-01-04 11:59

【cs231n Lesson3】Optimization, Gradient descent

个人学习笔记date：2023.01.03参考网站：cs231n官方笔记Optimization损失函数让我们知道权重矩阵W\boldWW的质量；优化的目的则是让我们找到合适的W\boldWW使得损失函数更小
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:58

【cs231n Lesson3】Linear classifier, Loss function

个人学习笔记date:2023.01.02参考网址:CS231N官方笔记线性分类线性分类KNN有几个缺点：分类器需要存储训练集，以便于和测试图像比对。有时候训练集会达到gigabytes百亿字节。
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:28

cs231n作业Assignment1 knn

k-NearestNeighbor(kNN)exercisekNN分类器包含两个阶段:1.训练阶段：kNN分类器获取训练数据集，并进行存储2.测试阶段：kNN分类器将每个测试图像与所有训练图像进行比较，计算出两者之间的距离。找出k张距离最近的训练图像，在这k张距离最近的训练图像中，选择标签类别占多数的类别，作为测试图像的类别。k值的交叉验证通过交叉验证得到最优的k值#Runsomesetupcod
我是蓝银草·2023-01-04 11:58

【cs231n assignment1】KNN

个人学习笔记date：2023.01.02Goals理解图像分类步骤以及数据驱动方法（训练、预测阶段）理解如何分配训练、验证、测试集，并使用验证集进行超参数调参掌握使用Numpy书写高效向量代码的能力完成并应用KNN分类器数据集及其处理#Subsamplethedataformoreefficientcodeexecutioninthisexercisenum_training=5000mask=
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:25

深度学习：GPU云服务器是如何租用的

前言本文是在笔者做深度学习相关研究的时候需要高算力GPU去运行代码因而选择去租借GPU云服务器，这里记下自己所接触的一些GPU服务器网站和使用技巧一、推荐站点1、极链AI云，首当其冲的一定是这家，这家是我用过认为较为好用而且相对价格比较平均然后操作方便
m0_63984008·2023-01-03 13:53

深度学习专业术语之英文介绍——附含历届ILSVRC冠亚军结果

既然要研究深度学习这一门学科，外文的论文和资料阅读是必不可少的，下面就总结一些深度学习相关方面的专有英文，并做一些必要解释。
非晚非晚·2023-01-03 08:36

《动手学深度学习v2》之细致解析（2)数据处理以及相关数学基础

站上找到了一个很不错的资源，李沐老师的《动手学深度学习v2》，不仅有全套视频，讲解细致，而且配套资料全部公开免费，不用加公众号也不用私别人的vx，我觉得挺不错，在这里做一个学习记录，也想跟大家一起讨论深度学习相关的问题
Trafalger D Water Law·2023-01-03 08:02

【python】（4）深度学习相关：概念理解：CPU | GPU | cuda | CUDNN | tensorflow | pytorch | keras安装及配置

目录1CPU|GPU6.2cuda、cuda驱动、显卡6.3CUDNN6.4py-torch和TensorFlow框架6.5miniconda6.6pytorch介绍7MATLAB深度学习包8写在最后1CPU|GPU本机显卡驱动版本：11.5.125因为CPU要做得很通用，支持并行和串行操作。所以需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要支持复杂通用的逻辑判断，这样会引入大量的分支跳转和中
谨谦呀·2023-01-02 12:43

纯小白动手学深度学习之细致解析（1)内容及介绍及安装

站上找到了一个很不错的资源，李沐老师的《动手学深度学习v2》，不仅有全套视频，讲解细致，而且配套资料全部公开免费，不用加公众号也不用私别人的vx，我觉得挺不错，在这里做一个学习记录，也想跟大家一起讨论深度学习相关的问题
Trafalger D Water Law·2023-01-02 10:11

2022-12-31

1.机器学习入门：https://www.coursera.org/learn/machine-learning#syllabus2.图像识别：CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition
我好菜啊救命·2023-01-01 09:22

L1distance和L2distance区别

L1distance和L2distance区别：L1distance即曼哈顿，即城市距离，各维度距离之和L2distance即欧式距离，两点间直线距离参考cs231n课程的一幅图，图上方形和圆形上的点都有相同距离
yanghaoplus·2022-12-31 17:26

YOLOv7保姆级教程！（个人踩坑无数）----环境配置

二、环境搭建：深度学习相关环境的搭建可谓是相当重要的，不仅是深度学习的入门第一关，更是影响你整个模型复现与改进。
ambition。380·2022-12-31 10:56

深度学习资料二

最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下：FreeOnlineBooksDeepLearning66byYoshuaBengio,IanGoodfellowandAaronCourvilleNeuralNetworksandDeepLearning42byMichaelNielsenDeepLearning27byMicrosoftResearchDeepLearni
baobei0112·2022-12-31 08:41

Backpropagation, Intuitions

原文地址：http://cs231n.github.io/optimization-2/#########################################################
编号1993·2022-12-30 03:41

2018年，新的开始

希望自己能保持每周至少更新一次代码的频率，从这次开始安装tensorflowtheano和keras的过程说明卸载Anaconda安装安装深度学习相关安装CUDA和CUDNNCUDA80安装包和2补丁CuDnn60
很浓的汤·2022-12-29 18:03

CS231n 之 SVM

SVM模型原理作者：JackMeGo链接：https://www.jianshu.com/p/6340c6f090e9来源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。SVM通过平面将空间中的实例划分到不同的类别，从而实现分类。这里的空间包括二维空间，三维空间，一直到高维空间，具体的维数等于实例的特征数量，如果我们待分类的图片是32323（长宽分别是32个像素，RGB3
戈 扬·2022-12-29 11:39

cs231n svm代码解析

fromcs231n.classifiers.linear_svmimportsvm_loss_naiveimporttime#generatearandomSVMweightmatrixofsmallnumbersW
weixin_42673583·2022-12-29 11:37

cs231n svm作业笔记

1.线性分类基本概念现在假设有一个包含很多图像的训练集，每个图像都有一个对应的分类标签。对到构建一个简单的映射：假设图像只有4个像素（都是黑白像素，这里不考虑RGB通道），有3个分类（红色代表猫，绿色代表狗，蓝色代表船，注意，这里的红、绿和蓝3种颜色仅代表分类，和RGB通道没有关系），列如2.svm损失函数代表错误标签通过预测所得值，代表正确标签所得值，是超参数项，以猫猫图为例：正则化项：完整公式
一个客户，两个客户·2022-12-29 11:37

cs231n-svm作业

cs231n-svm作业svmcs231n-svm作业1.基础概念1.1向量重构1.2种类和样本数2.非向量化求导和loss2.1svm理解2.2svm求loss2.3svm求导3.向量化求导和求loss3.1
那是真的牛皮·2022-12-29 11:37

CS231N assignment1——SVM

MulticlassSupportVectorMachineexerciseCompleteandhandinthiscompletedworksheet(includingitsoutputsandanysupportingcodeoutsideoftheworksheet)withyourassignmentsubmission.Formoredetailsseetheassignmentsp
lhppom·2022-12-29 11:36

cs231n Assignment 1# SVM详细答案及总结

Assignment1#SVM线性分类器简介：scorefunction:lossfunctionnaiveimplementation:lossfunction:gradient:vectorizedimplementation:loss:gradient:线性分类器简介：在这里的两个分类器SVM和softmax都是线性分类器，也是后序神经网络的基础。他由两部分组成：scorefunction和
SUFE ctrl_F·2022-12-29 11:35

cs231n课后SVM作业

用到的公式AlossfunctiontellshowgoodourcurrentclassifierisGivenadatasetofexamples{(xi,yi)}i=1N\{(x_{i},y_{i})\}_{i=1}^{N}{(xi,yi)}i=1NWherexix_{i}xiisimageandyiy_{i}yiislabelLossfunction:L=1N∑iLi(f(xi,W),yi
vegtsunami·2022-12-29 11:05

cs231n 算svm 的loss 和dw

CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition——optimization1.多类SVM的损失函数（MulticlassSVMloss）在给出类别预测前的输出结果是实数值
我已脱掉我的发脱掉了牵挂·2022-12-29 11:35

CS231n: 作业1——SVM

前言完整代码见github问答总结SVM反向传播参数梯度的推导过程？如何使用矩阵乘法的列观点向量化梯度求导过程？布尔索引(mask[score>0]=1)的含义是什么？切片索引(x[[0,1],[1,2]])的含义是什么？书写完整代码一般分为main,train,evaluate三个部分。说明他们各自的作用。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4、代码四
无聊的人生事无聊·2022-12-29 11:34

cs231n assignment1 svm作业

importnumpyasnpfromrandomimportshuffledefsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunction,naiveimplementation(withloops).InputshavedimensionD,thereareCclasses,andweoperateonminibatchesofNexample
船桥·2022-12-29 11:04

CS231N课程作业Assignment1--SVM

Assignment1–SVM作业要求见这里.主要需要完成KNN，SVM，Softmax分类器，还有一个两层的神经网络分类器的实现。数据集CIFAR-10.SVM原理SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决。(线性支持向量机、非线性支持向量机)
鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-29 11:34

cs231n笔记：卷积神经网络（cnn）和池化（pooling）

卷积神经网络（convolutionalnuralnetwork）：更能保留输入的空间结构CNN的一些历史：感知机（perceptron）多层感知机（multilayerperceptronnetworks）反向传播AlexNet：与LetNet-5看上去差别不大，只是扩展得更大、更深。重点是能充分利用大量数据，也充分发挥了GPU并行计算能力的优势全连接层与卷积层的对比：卷积层的权重是一些小的卷积
未来我会更爱自己·2022-12-28 20:41

【CS231n assignment 2022】Assignment 2 - Part 2，优化器，批归一化以及层归一化

orz相关文章目录：【CS231nassignment2022】CS231nAssignment2-Part1，全连接网络的初始化以及正反向传播文章目录前言1.内容简介2.Updaterules2.1SG
睡晚不猿序程·2022-12-28 19:38

「cs231n」深度学习网络训练技巧3——After training

三、Aftertraining训练好一个model后该干什么：Modelensembles；transferlearning；large-batchtraining。Modelensembles（李沐大神也提到过这个）1.训练多个独立的models2.在test时，取多个model的结果的平均值（取预测概率分布的平均，选择argmax）会得到2%左右的提升TipsandTrickscyclicle
Deserve_p·2022-12-28 17:12

「cs231n」深度学习网络训练技巧2——Training NN

二、Trainingdynamicslearningrateschedule&hyperparameteroptimizationLearningrateschedule优化器optimizer的学习率的选取。Learningratedecay：一开始lr较大，随着epoch衰减StepLearningrateschedule：设置epoch节点decay学习率。但是需要决定在哪个epoch进行d
Deserve_p·2022-12-28 17:42

[cs231n] 深度学习训练的技巧——one time setup

一、Onetimesetup训练前需要提前考虑好的part:Activationfunctions;datapreprocessing;weightinitialization;regularization.Activationfunction1.Sigmoid在这里插入图片描述将输入x归一化到[0,1]表示了开关状态缺点：最关键：’饱和‘的神经元会’kill‘梯度。当输入x很小，localgra
Deserve_p·2022-12-28 17:42

[cs231n] Softmax Classifier/ SVM

scores由线性函数得到:损失函数Lossfunction:Softmax——交叉熵损失CrossEntropyLoss每个样本的损失：SVM——HingeLoss正则项：总损失=数据损失+正则项：损失函数求梯度gradientSoftmax对weights的梯度：矩阵大小和weights矩阵大小相同对bias的梯度：和bias矩阵大小相同，元素都为1。SVM对weights的梯度：矩阵大小和w
Deserve_p·2022-12-28 17:42

[DL] Transfer Learning

迁移学习摘自：cs231n资料问题背景：数据集不够，很难在大量数据上训练CNN网络，而且这需要大量算力资源和时间。因此，通常将在大型数据集上训练好的网络（pretrained），保存其weights。
Deserve_p·2022-12-28 17:41

深度学习相关概念：过拟合与欠拟合

深度学习相关概念：过拟合与欠拟合1.过拟合与欠拟合2.应对过拟合2.1最优方案2.1次优方案2.1.1L2正则化2.1.2Dropout随机失活3.应对欠拟合3.1解决方案：  在神经网络中，我们常常听到过拟合与欠拟合这
Jasper0420·2022-12-28 02:43

Tensor及其梯度

tensor与传统的numpy等工具不同的是，tensor的某些属性会使得它可以追踪在深度学习是需要计算的梯度以及一系列与深度学习相关的梯度等那么我们在创建tensor时是可以显示的指定requires_grad
不会有人喜欢吃胡萝卜吧·2022-12-27 18:23

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

----cs231n2.whatproblemstoslove?
weixin_30707875·2022-12-26 22:46

【深度之眼cs231n第七期】笔记（二十六）

NetworkVisualization.ipynb预处理显著图foolingimages可视化类NetworkVisualization.ipynb在之前的代码中，我们定义损失来表达模型的满意程度，然后计算每个参数的梯度，并使用梯度下降来最小化损失。接下来会的代码则不一样：有一个在ImageNet上预训练好的分类模型用这个模型定义损失，用于表达对图像的满意程度计算图像中的每个像素的梯度，使用梯度
树天先森·2022-12-26 21:22

激活函数（Sigmoid, tanh, Relu）

其实这节CS231n讲的就很细了，但是！！！我感觉困惑还是有的。我沿着它的步骤慢慢来讲。
Aliz_·2022-12-26 15:47

Coursera机器学习+deeplearning.ai+斯坦福CS231n

日志20170410Coursera机器学习2017.11.28updatedeeplearning台大的机器学习课程：台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程Coursera机器学习Week5：NeuralNetworks:Learning本来上周开始该学习这个内容，也是先提交了作业，今天才来看看具体的代码；感觉这个课程本身对基础巩固很好。没有连续学习感觉有些有点忘了，最终的目的是自己能够推导这个内容
weixin_34005042·2022-12-26 07:34

PLASTER：一个与深度学习性能有关的框架(网络挑战）

业界需要一个框架来应对与深度学习相关的机遇和挑战。在2018年的NVIDIAGPU技术大会(GTC)上，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁
wuguangbin1230·2022-12-26 04:11

1.1 图像分类：数据驱动的方法，k-近邻，划分训练集/验证集/测试集

本文是对斯坦福大学“CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络”课程笔记的翻译。
Hao-qiang·2022-12-25 23:10

CS231n+assignment2（一）

assignment2目录CS231n+assignment2（一）文章目录assignment2目录前言一、环境搭建二、代码实现Multi-LayerFullyConnectedNetworkInitialLossandGradientCheckQuestion1SGD
但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:46

大数据领域机器学习或推荐系统数据集大全

数据集汇总一、免费大数据存储库的网站1、深度学习数据集收集网站http://deeplearning.net/datasets/**收集大量的各深度学习相关的数据集，但并不是所有开源的数据集都能在上面找到相关信息
不愿做秃头男孩·2022-12-24 18:22

深度学习相关杂乱知识

keras默认将下载来的数据集放在了"~/.keras/datasets"目录下例如，在Winodws下，这个文件夹一般为“C:\Users\Administrator\.keras\datasets”categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy的区别在哪？如果你的targets是one-hot编码，用categorical_cr
yiteeee·2022-12-24 16:54

深度学习CV学习笔记（Alexnet）

文章目录前言Alexnetmodueltrain.pypredic.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，但是牵扯但具体的代码，感觉还是处于一个非常懵的状态
蜡笔tiny新·2022-12-24 14:22

被审稿人吐槽没有novelty！深度学习方向怎么找创新点？

在ICLR（国际表征学习大会）2022所收录的论文中，从投递数量最高的50个关键词就可以看出，强化学习、图神经网络等深度学习相关的技术研究是当下的研究热门，论文投递数量高居榜首。
计算机与软件考研·2022-12-24 11:22

Resnet实现CIFAR-10图像分类 —— Mindspore实践

从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。
学习历险记·2022-12-23 19:50

精讲CS231N斯坦福计算机视觉公开课笔记

【子豪兄】精讲CS231N斯坦福计算机视觉公开课计算机视觉发展历史与课程概述大概讲了一些计算机视觉的运用范围（机器学习、生物、无人机、光学等）。
巧克力豆豆拌饭·2022-12-23 06:39

计算机视觉学习——李飞飞斯坦福大学计算机视觉公开课cs231n 图像分类 实现

首先我们下载cs231n提供的训练集和测试集。
mprogress·2022-12-23 06:38
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