CS231N 第10页

cnn-cs231n随手记

cnn笔记提要输入层卷积层（特征提取输入大小：W1*H1*D1指定超参数：K：卷积层深度F：感受野（receptivefield）大小S：strideP：zeropadtheborderW2=(W1-F+2P)/S+1H2=(W1-F+2P)/S+1D2=K特征图的大小计算激活函数activationfunctions池化层（压缩特征图e.g.maxpooling2*2filtersstride2

付义海·2022-02-20 09:44

fast rcnn学习

1，从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点2，Tensorflow版本FasterRCNN代码解读3，cs231n课程4，CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

北冥star·2022-02-19 18:41

怎么理解Batch Normalization及其Back Propagation

主要参考：cs231nAndrej的讲解国外一个blog:https://kratzert.github.io/2016/02/12/understanding-the-gradient-flow-through-the-batch-normalization-layer.html

麦兜胖胖次·2022-02-14 07:45

Day10 #100DaysofMLCoding#

2018-08-202122今日安排完成cs231n一节课内容AML课程吴恩达DeepLearning最后一点视频刷完实战。

MWhite·2022-02-13 07:08

【cs231n】线性分类笔记

本文内容官网链接：LinearClassificationNote译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记LinearClassificationNote，课程教师AndrejKarpathy

weixin_30778805·2022-02-11 07:26

深度学习CS231N学习笔记（从5到6）

五.图像分类——k近邻算法内容列表图像分类、数据驱动方法和流程NearestNeighbor分类器k-NearestNeighbor验证集、交叉验证集和超参数调优译者注：下篇翻译起始处NearestNeighbor的优劣小结小结：应用kNN实践拓展阅读用于超参数调优的验证集k-NN分类器需要设定k值，那么选择哪个k值最合适的呢？我们可以选择不同的距离函数，比如L1范数和L2范数等，那么选哪个好？还

garrulousabyss·2022-02-11 07:52

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）

refer=intelligentunit译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记LinearClassificationNote，课程教师AndrejKarpathy授权翻译。

不冷静的石头·2022-02-11 07:22

CS231n：线性分类笔记（下）

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器译者注：下篇翻译起始处SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结Softmax分类器SVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的

最后一码·2022-02-11 07:51

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中，下）包括损失函数的内容

译文注释：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记LinearClassificationNote，课程教师AndrejKarpathy授权翻译。

cppnhy·2022-02-11 07:19

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记

译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记LinearClassificationNote，课程教师AndrejKarpathy授权翻译。

buaadf·2022-02-11 07:18

Machine Learning资料汇总

入门篇——AndrewNgoncourserappt总结密码：ew13课程编程练习密码：w1f1入门篇——caffecaffe入门系列进阶篇——CS231N课程主页2016年CS231n官方笔记授权翻译总集篇推荐一个云平台

咫尺是梦·2022-02-06 00:01

[人工智能-深度学习-25]：卷积神经网络CNN - CS231n解读 - 卷积层详解

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：[人工智能-深度学习-25]：卷积神经网络CNN-CS231n解读-卷积层详解_文火冰糖（王文兵）的博客

文火冰糖的硅基工坊·2021-10-16 22:59

[人工智能-深度学习-24]：卷积神经网络CNN - CS231n解读 - 卷积神经网络基本层级

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：[人工智能-深度学习-23]：卷积神经网络CNN-CS231n解读-卷积神经网络基本层级_文火冰糖（王文兵

文火冰糖的硅基工坊·2021-10-16 21:18

卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。

秃头小苏·2021-09-02 19:39

2018-11-25理论安排

cs231n,CV2，深度学习，机器学习。(3)Coding。E.cookbookF.python计算机视觉keras(4)数据结构与算法。大话数据结构。课程。

__tudou__·2021-06-27 13:04

图像分类-数据驱动方法／K-最近邻算法

写在前面最近在学习斯坦福深度学习CS231N的课程，其实之前学习过，但只做了纸质笔记不方便携带，今天想继续学习的时候发现没带笔记且时隔一阵子就只留了模糊印象，因此只能重看，所幸重温时发现能够回忆起来。

慕木七·2021-06-19 22:48

做深度学习相关的科研工作，这一篇就够了？

羽峰码字·2021-06-05 12:03

cs231n笔记地址

cs231n课程笔记的总地址https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884pythonnumpytutorialhttp://link.zhihu.com/?

MrRed·2021-05-21 01:43

深度学习网址

教授的neuralnetworksandmachinelearning视频教程（英文字幕）斯坦福大学UFLDL-UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning教程CS231n

_Hook_·2021-05-19 12:00

Stanford cs231n Assignment #1 (d) 实现两层神经网络

去年在coursera上的AndrewNg的机器学习课程，他并没有仔细解释误差反向传播的意义，但是在cs231n的课程中讲的非常透彻。

麦兜胖胖次·2021-05-18 04:00

算法复杂度

关键词：算法分析、算法复杂度、时间复杂度、空间复杂度相关文章详细解释了这些内容，以下是个人理解与部分摘录在cs231n教程中看到这页slide，对上面的TrainO(1)不是很清楚，所以百度了一下。

花瑜儿·2021-05-16 13:02

cs231n：assignment1：Q1k-Nearest Neighbor classifier

k-NearestNeighbor(kNN)exerciseCompleteandhandinthiscompletedworksheet(includingitsoutputsandanysupportingcodeoutsideoftheworksheet)withyourassignmentsubmission.Formoredetailsseetheassignmentspageonthe

X_Y·2021-05-16 03:57

切换路径在Jupyter里调用本地文件的操作

想要调用本地的文件则需要切换路径到相应的文件路径下切换路径要在打开Jupyter之前完成操作：cd空格+文件路径盘符：示例代码：(pytorch)C:\Users\ZH>cdE:\duchenggang_2018_2\file\CS231n

·2021-05-15 13:43

KNN例子

参考CS231n,将KNN跑起来了，成功将系统搞死，，内存和计算能力开销太大。以下代码切记不用轻易跑。。

重新出发_砥砺前行·2021-05-12 00:10

CS231n学习笔记-Python&Numpy学习

在这篇笔记里我将会把CS231n课程用到的一些Python和Numpy的用法用通俗易懂的语言和例子记录下来，方便自己复习也方便他人学习。这里附上Numpy的官方链接。

MLjoy_HDU·2021-05-11 20:23

numpy中np.nditer、flags=[''multi_index''] 的用法说明

在看CS231n的时候，有这么一行代码it=np.nditer(x,flags=['multi_index'],op_flags=['readwrite'])查了查np.nditer原来是numpyarray

·2021-05-10 13:22

CS231N 学习笔记 Lecture 5&6 CNN及训练神经网络

Lecture5：CNN1.卷积层：卷积核的深度与原图相同卷积层：感觉这里写错了，应该是6个5x5x3的卷积核使用的激活函数：ReLU，多层卷积第一层卷积是获取低级特征，例如边界；之后的mid-level获取更复杂的功能，例如拐点和斑点；之后的卷积层获取高级特征。卷积之后的大小N是输入，F是filter，stride是步长padding：原因---保持与以前相同的输入大小使用0去填充图片的边界卷积

best___me·2021-05-05 19:48

np.nditer、flags=['multi_index'] 用法

在看CS231n的时候，有这么一行代码it=np.nditer(x,flags=['multi_index'],op_flags=['readwrite'])查了查np.nditer原来是numpyarray

赤乐君·2021-05-05 18:34

Learn Artificial Intelligence | Day 1

我做了什么在bilibili刷了一个up主关于tensorflow的教程准备开始学习cs231n和cs224d在kaggle上digitsreco项目上提交了自己的实现我学到了什么今天提交了digits

quoniammm·2021-05-05 08:40

fnn

importnumpyasnptry:fromcs231n.im2col_cythonimportcol2im_cython,im2col_cythonfromcs231n.im2col_cythonimportcol2im

withism·2021-05-03 18:20

学习计划

1、整体学习规划：（1）MachineLearning（2）cs231n（3）机器学习进阶记录学习笔记，至少包含每个知识点的说明。

Larry007·2021-05-01 01:08

机器学习资料合计(二)

如果不能使用的,请在评论区告知(ps:最近在刷李飞飞CS231n2017,有兴趣的小伙伴多多交流哇!)

云时之间·2021-04-30 23:54

cs231n：assignment2——Q2: Batch Normalization

视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指

X_Y·2021-04-30 17:12

CS231n Spring 2019 Assignment 3—StyleTransfer-PyTorch风格迁移

在上次的NetworkVisualization之后，这次接着是StyleTransfer，选择的还是PyTorch版本，个人认为这次代码还是比较简单有趣，也是直接在StyleTransfer-PyTorch.ipynb编写完成的。这次自己编一编，感觉再去看教程和视频就非常有感觉，也有很多收获（之前看lecturepdf一点感觉都没有）。按教程看来，风格迁移(styletransfer)的思想其实

赖子啊·2021-04-29 03:41

Pytorch教程（二）—— 网络搭建篇

前置知识本篇主要介绍用Pytorch搭建神经网络的代码实现，在学习这些之前需要一些前置知识如下，如果不太了解的话可以先去B站看吴恩达系列的深度学习入门教程+CS231N课程。

Vo Racci·2021-04-24 14:48

cs231n：assignment2——Q3: Dropout

视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指

X_Y·2021-04-24 03:25

计算机视觉 CS231n Course Introduction

CS231n是非常经典的计算机视觉课程，为了方便新手学习，尤其是英文不好的同学，特意将该课程亲自翻译成中文，希望能对大家学习CV有一定的帮助。

herosunly·2021-01-27 17:45

【CS231n】Spring 2020 Assignments - Assignment1 - Features

Content前言TrainSVMonfeaturesNeuralNetworkonimagefeatures前言我的作业是在GoogleColaboratory上完成的，还是挺方便的。本次作业的主要内容为：使用方向梯度直方图HOG(HistogramofOrientedGradients)和使用色相通道的颜色直方图来构成图像的特征，将这些特征作为输入而不是原始的图像。我遇到的主要问题还是参数范围

Mister_Yu·2020-12-01 17:08

matlab 图像分割提取人像_几种典型的图像处理技术（分类目标提取目标跟踪语义分割实例分割）...

从包含舰艇的图片中，标识舰艇的位置本文的学习笔记，主要基于Stanford大学计算机视觉课程：ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognitionhttp://cs231n.stanford.edu

weixin_39643255·2020-11-23 21:08

cs231n 基于CIFAR10的 svm_loss 实现

内容概括数据集–CIFAR1060000张彩色图像–这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。50000张–用于训练–构成了5个训练批，每一批10000张图；10000张–用于测试–单独构成一批下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gzlossfunction：SVM**步骤**对于某组参数每一个不正确的类别不

Luyoom·2020-09-17 10:10

batch normalization 正向传播与反向传播

UnderstandingthebackwardpassthroughBatchNormalizationLayerFeb12,2016AtthemomentthereisawonderfulcourserunningatStandfordUniversity,calledCS231n-ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition

机器AI·2020-09-17 03:42

如何切换路径在Jupyter里调用本地文件

想要调用本地的文件则需要切换路径到相应的文件路径下切换路径要在打开Jupyter之前完成操作：cd空格+文件路径盘符：示例代码：(pytorch)C:\Users\ZH>cdE:\duchenggang_2018_2\file\CS231n

xiaoheizi_du·2020-09-17 00:08

CS231n（1）：图片分类笔记与KNN编程作业

声明：本博客笔记部分为CS231n官网笔记，这里对其进行引用，在此表示感谢。

10点43·2020-09-16 18:12

矩阵求导详解

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

扬子江Yangtze·2020-09-16 06:47

【CS231n】A Few Useful Things to Know about Machine Learning全文翻译

近期看到了阅读量的增长，发现这个文章翻译并不好，所以对翻译做了优化，感觉之前的翻译太草率了，太对不起大家了。***************************************************************************************************假装我是分割线****************************************

我是管小亮·2020-09-16 05:09

CS231n ---Image Classification

ImageClassification（看完后所做PPT）这一部分主要以最近邻和K近邻分类器为例

zhouxiaozhu123·2020-09-15 21:22

python笔记

pythonbasicdatatypescontainersFunctionclassNumpyarraysarrayindexingdatatypesarraymathbroadcastingscipyimageoprationsmatlabfilesdistancebetweenpointsmatplotlibsubplotsimages简单学了一下cs231n

qq_35085277·2020-09-15 20:59

[CS231n@Stanford] Assignment1-Q3 (python) Softmax实现

softmax.pyimportnumpyasnpfromrandomimportshuffledefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation(withloops)InputshavedimensionD,thereareCclasses,andweoperateonminibatchesofN

youknowzjz·2020-09-14 08:51

[CS231n@Stanford] Assignment1-Q4 (python) Two layer neural network实现

neural_net.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassTwoLayerNet(object):"""Atwo-layerfully-connectedneuralnetwork.ThenethasaninputdimensionofN,ahiddenlayerdimensionofH,andperformsclassificati