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全球名校课程作业分享系列(4)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之双层神经网络完成图像多分类

课程作业原地址：CS231nAssignment1作业及整理：@林凡莉&&@Molly&&@寒小阳时间：2018年1月。

寒小阳·2020-09-14 08:35

全球名校课程作业分享系列(3)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之softmax图像多分类

课程作业原地址：CS231nAssignment1作业及整理：@林凡莉&&@Molly&&@寒小阳时间：2018年1月。

寒小阳·2020-09-14 08:34

cs231n：assignment1——Q4: Two-Layer Neural Network

自己写的cs231n的作业,希望给点意见,支出错误和不足.谢谢参数调了好久，有一次调到57+%，当时没记参数,后来调不回来了two_layer_netipynb内容ImplementingaNeuralNetworkForwardpasscomputescoresForwardpasscomputelossBackwardpassTrainthenetworkLoadthedataTrainane

Ruff_XY·2020-09-14 08:52

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier

Jupyternotebooksoftmaxipynb内容SoftmaxexerciseSoftmaxClassifierInlineQuestion1softmaxpy内容linear_classifierpy内容Jupyternotebooksoftmax.ipynb内容:SoftmaxexerciseCompleteandhandinthiscompletedworksheet(includ

Ruff_XY·2020-09-14 08:51

CS231n Assignment1--Q3

Q3:ImplementaSoftmaxclassifier作业代码已上传至我github:https://github.com/jingshuangliu22/cs231n,欢迎参考、讨论、指正。

lovefreedom22·2020-09-14 07:11

cs231n assignment1 Q4 softmax梯度推导

本文推导了斯坦福课程cs231n（2017）assignment1Q4的反向传播梯度网络结构为输入–全连接层–ReLU–全连接层–softmaxX−H=XW1+b1−R=max(0,H)−F=RW2+b2

tue2015·2020-09-14 07:34

cs231n作业1--two_layer_net

已有很多人写了关于cs231n作业的博客，而且写的特别好。我写此只是为了加强理解与记忆。

Sun-Flower·2020-09-14 07:20

cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier （MemoryError: ）

在这个作业里，当运行第一步的获取数据的时候，出现了MemoryError:的错误，主要原因如下：加载数据代码：importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotaspltfrom

qq_29750461·2020-09-14 07:04

Stanford-CS231n-assignment1-two_layer_net附中文注释

先记录一个很好用的画神经网络图的网站：http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html然后因为对神经网络的几个层的名字到底应该标注在哪有点疑惑，现在看了几段代码才弄清楚，所以标注在图上记录一下，如下图（激活函数以ReLU为例），如果错误欢迎指正神经网络各层名上图中的神经网络可叫做双层（应该是双全连接层）神经网络或者单隐藏层（onehiddenlayer）网络。网络的前向

不跑步就等肥·2020-09-14 07:24

【学习笔记】cs231n-assignment1-Softmax

以下是我完成斯坦福cs231n-assignment1-Softmax这份作业的做题过程、思路、踩到的哪些坑、还有一些得到的启发和心得。希望下面的文字能对所有像我这样的小白有所帮助。

KammyIsTheBest·2020-09-14 06:16

【学习笔记】cs231n-assignment1-two_layer_net

以下是我完成斯坦福cs231n-assignment1-two_layer_net这份作业的做题过程、思路、踩到的哪些坑、还有一些得到的启发和心得。希望下面的文字能对所有像我这样的小白有所帮助。

KammyIsTheBest·2020-09-14 06:16

cs231n assignment1_Q3_softmax

前言其实svm和softmax的一个大区别在他们的损失函数不同，然后其梯度求导就会不同。首先，先来回顾一下softmaxsoftmax所谓softmax，把它拆开看，soft&max，可以理解为是带soft一点的max。那就会有纯max，纯max就好比一个评分函数中，得分最高的那个就是所求的分类，那么带有soft的max呢它是通过一种概率的方式，来把得分转变为概率的形式来展现，得分最高的那类自然概

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:45

cs231n assignment1_Q4_two_layer_net

Atwo-layerfully-connectedneuralnetwork.ThenethasaninputdimensionofN,ahiddenlayerdimensionofH,andperformsclassificationoverCclasses.WetrainthenetworkwithasoftmaxlossfunctionandL2regularizationontheweig

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:45

【傻瓜攻略】深入学习入门之激活函数（四）

参考：http://cs231n.github.io/neural-networks-1/2.tanh（反正切）函数这个函数的取值范围为[-1,+1]，其实看图也可以发现这个函数与上一章所述的sigmoid

lyy_sha·2020-09-14 00:09

CS231n课后作业小结

参考资料：https://www.jianshu.com/p/004c99623104Assignment1：主要是实现softmax、hinge等损失函数以及两层神经网络。最大的收获是捋清楚了softmax函数的导数。下面是过程。首先，几个公式说明，第个类别的预测概率为：其中，，，，为样本数，为的维度，为样本的类别数。第个样本对应的损失函数为：其中，为第个样本对应的类别。计算softmax函数导

hola_f·2020-09-13 01:20

Highway network——《Training Very Deep Networks》一些总结

最近在家里听斯坦福CS231n的课程，很系统的学习了一些深度学习的知识，很受启发。其中，我对深度学习中的梯度流的概念印象深刻。讲到RNN时，提到LSTM能够解决普通RNN的梯度消失和梯度爆炸的问题。

hola_f·2020-09-13 01:19

cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb 心得体会

新手菜鸟级别，大神请绕道今天较好的完成了cs231n-2017-assignments2-TensorFlow.ipynb中的最后一个部分：构建一个model对cifar数据集进行训练，今天的精度在train

魔方QaQ·2020-09-12 07:06

CS231n Assignment 1(一)

@[TOC](CS231nAssignment1(一))这篇文章就用来说说CS231nA1Q1-Q3主要教的东西，还有计算SVM、Softmax损失函数和梯度的全矢量化（fully-vectorized

正在上路的猎兔犬·2020-09-12 04:02

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（1）softmax函数理解与应用

我学习使用的是带中文翻译字幕的网易课程，公开课地址：http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003734105&courseId=1003223001该节课中提到了一种叫作softmax的函数，因为之前对这个概念不了解，所以本篇就这个函数进行整理，如下：维基给出的解

Naruto_Q·2020-09-11 22:38

cs231学习笔记一图像识别与KNN

课程地址：http://cs231n.github.io/classification/图像识别图像识别就是给你一张图，将其分类成一组给定类别中的一种。

poorfriend·2020-09-11 15:48

条件数、奇异值与海森矩阵

问题CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition/Lecture7:TrainingNeuralNetworks,Part2在讲到Optimization

Zachzqh·2020-09-10 23:22

CNN网络中的 1 x 1 卷积是什么？

上面是一个1x1卷积核的输出示意图，如果是K个1x1卷积核，那么结果就是将通道数由D变为K降维或升维特征通道数变化：256—>64—>256http://cs231n.github.io/convolutional-networks

O天涯海阁O·2020-09-10 22:49

深度学习-分类卷积网络

分类卷积网来自cs231nLeNet1990‘s第一次成功应用卷积网络。LeNet被用来识别手写数字。

why_here·2020-09-10 18:31

CNN笔记（CS231N）——深度学习软件（Deep Learning Software）

深度学习框架我们在使用CNN的时候往往会采用深度学习框架来减小我们的工作量，以下是现在常用的一些深度学习框架深度学习框架有以下意义下面让我们来看看如果我们用numpy从头构建一个计算图是怎么样的，我们可以看出它有以下两个问题：不能在GPU上运行以及梯度需要我们手动计算我们采用深度学习的框架可以很好的解决以上问题：让程序在GPU上运行仅仅需要一行代码，以及程序可以自动为我们计算梯度TensorFlo

Veropatrinica·2020-09-10 17:31

Lecture 8: Deep Learning Software

CS231nLecture8:DeepLearningSoftwareCPU

qq_36356761·2020-09-10 16:28

CS231n 8. Deep Learning Software 笔记 tensorflow数据类型

placeholder占位符相当于形参没有具体值x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))assign幅值函数改变参数值后依然保存new_w1=w1.assign(w1-learning_rate*grad_w1)#后面没出现new_w1，但是w1一直在更（后面session里要run）group仿制节点减少CPU/GPU之间的操作updates=tf.gro

ferb2015·2020-09-10 13:53

CNN & Tensorflow 入门——以Cifar-10为例

其实这是算分Project的内容，受到CS231n启发，我和晶晶打算做图像分类的机器学习项目。很多人向我推荐tensorflow训练数据，因为有模板，不用手推python公式。

Victor的草原·2020-09-10 12:24

CS231N-13-Generative Models

GenerativemodelsPixelRNNCNNVAEVariationalAutoencodersAutoencodersVAE变分自动解码器GAN生成对抗网络2017.12.3更新VAElossfunction————————————————————————————————深度学习给机器学习带来的变革，不仅是supervisedlearning监督学习，最近两年将烽火指向无监督学习uns

Victor的草原·2020-09-10 12:52

CS231N-14-Reinforcement Learning

WhatisReinforcementLearningMarkovDecisionProcessMDPValueFunctionQ-valueFunctionBellmanEquationQ-learningPolicyGradient最后一节。Sofar,wehavemainlytalkedaboutsupervisedlearninglikeimageclassification,segmen

Victor的草原·2020-09-10 12:52

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 自翻译

CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognitionConvolutionalNeuralNetworks(CNNs/ConvNets)ConvolutionalNeuralNetworksareverysimilartoordinaryNeuralNetworksfromthepreviouschapter

炸天小王子·2020-09-10 11:17

CS231N-8&9-Deep Learning Hard/Software & CNN Case Study

HardwareFrameworkTensorflowPyTorchStaticvsDynamicGraphsConclusionCNNCaseStudyAlexNet2012MontrealVGGNet2014OxfordGoogleNet2015GoogleResNet2016MSRAOthers今日议程：deeplearning的软硬件。关于Framework的细节，就不展开了，只要掌握个概

Victor的草原·2020-09-10 10:08

CS231n课程图像分类学习笔记

教程目的：介绍图像分类方法和数据驱动方法内容列表：图像分类、数据驱动方法和流程NearestNeighbor分类器验证集、交叉验证集和超参数调参NearestNeighbor的优劣小结：应用kNN实践图像分类、数据驱动方法和流程图像分类目标：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。计算机视觉领域中很多看似不

天外飞仙6·2020-08-26 14:52

CS231n笔记|1 引言

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40403014首发于CS231n深度视觉笔记CS231n笔记|1引言1引言（Introduction）历史、概述、重点图像分类1.1计算视觉历史

荷叶田田_·2020-08-26 13:45

2020 cs231n 作业1笔记 svm

目录MulticlassSupportVectorMachineloss（SVMloss）求loss：求梯度：svm_loss_naivesvm_loss_vectorizedSGDtunehyperparametersMulticlassSupportVectorMachineloss（SVMloss）求loss：SVM的损失函数想要SVM在正确分类上的得分始终比不正确分类上的得分高出一个边界值

cheetah023·2020-08-25 17:36

【cs231n作业笔记】二：SVM分类器

可以参考：cs231nassignment1SVM完整代码231n作业多类SVM的损失函数及其梯度计算（最好）https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details

weixin_34378045·2020-08-25 17:18

第四期 | 带学斯坦福CS231n计算机视觉课+带打全球顶级kaggle大赛

入坑计算机视觉领域后，你更关注行业未来还是如何学习？关于这个问题，我问了好几个在计算机视觉领域的朋友，有研究生、在职的、转行的，几乎每个人的回答都很有意思。入坑完全是因为导师计算机视觉方向..肯定更关注学习啊..研究生太苦逼了，导师不管，自己都不知道看什么...还要发论文..不然不让过...——研究生关注未来发展啊...我是从事游戏开发的，做了3年感觉要到头，总想要不往AI方向转，不过本来平时加班

l7H9JA4·2020-08-25 17:42

重磅 | 带学斯坦福CS231n计算机视觉课+带打全球顶级kaggle大赛

人工智能，学到什么程度才能找一份好工作？前几天，我们和阿里蚂蚁金服事业部的AI专家聊起了他是如何招人的。他说阿里面试的重点，已经远远不止代码编写能力，而是对算法的透彻理解和推导能力。因为仅仅靠代码无法区分面试者的差距，只有懂得详细的算法机理，才能从底层对算法进行调优，让结果产生质的区别，体现出每个应聘者的不同。简单来说，对于深度学习工程师真正看重的已经不是简单的调包和调参，而是你对使用python

PaperWeekly·2020-08-25 17:40

卷积神经网络详细讲解及 Tensorflow实现

523331232】Reference本文主要参考以下链接：Google《Tensorflow实战》http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.htmlhttp://cs231n.github

柳玉豹·2020-08-24 19:43

CNN学习（一）

参考：>CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition**一、卷积神经网络（CNN/ConvNet）概述由神经元组成，这些神经元具有可以被训练的权重和偏置

我就是想试试名字可以多长·2020-08-24 04:51

CS231n学习笔记--15. Efficient Methods and Hardware for Deep Learning

AgendaHardware101:theFamilyHardware101:NumberRepresentationHardware101:NumberRepresentation1.AlgorithmsforEfficientInference1.1PruningNeuralNetworksIterativelyRetraintoRecoverAccuracyPruningRNNandLSTM

Kuekua-seu·2020-08-24 03:40

[cs231n]KNN与SVM区别

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用KNNSVM没有训练过程，只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。基本原理就是找到训练数据集里面离需要预测的样本点距离最近的k个值（距离可以使用比如欧式距离，k的值需要自己调参），然后把这k个点的label做个投票，选出一个label做为预测是先在训练集上训练一个模型，然后用这个模型直接对测试集进行分类。这两个步骤是独立的。需要超平面wx+b来分割数据集

Extreme_Programmer·2020-08-23 23:30

[cs231n]Assignment1_SVM 代码学习

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用SupportVectorMachine目录1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloadit2.Preprocessing3.DefinealinearSVMclassifier4.GradientCheck5.ValidationandTest总结1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloaditSetup

Extreme_Programmer·2020-08-23 23:30

[CS231n]批量归一化

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用原因内部协变量偏移：深度神经网络的训练在训练时，先前的层的权值参数改变会导致层间输入值的分布情况也随之改变，这就使神经网络的训练变得困难。也使我们只能使用较小的学习率、更谨慎的参数初始化，且训练非线性模型变得非常困难。训练过程中，层间的权重会不断改变和调整，而前面层权重参数的改变会影响后面层的输入，当网络的深度很大时，层间的关联性变得很高，前面层的一点改变积累到

Extreme_Programmer·2020-08-23 23:59

关于CNN可视化与《What have we learned from deep representations for action recognition》笔记

简短总结CNN可视化方法与《Whathavewelearnedfromdeeprepresentationsforactionrecognition》CNN可视化方法总结本节内容大部分来自于CS231nnote

Awiny_ImageProcess·2020-08-23 07:36

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来

aiwanghuan5017·2020-08-23 05:20

（cs231n）assignment1_knn

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

刘cx的玉米地·2020-08-23 03:52

python基础知识——numpy

来自：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/更多：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/数组初始化方式

暗矛_darkspear·2020-08-22 13:58

CS-231N-斯坦福李飞飞机器视觉课（Cydiachen版笔记+感悟）

CS231N斯坦福李飞飞机器视觉课这个笔记的话，因为本身的课件之间有一些耦合性，但是关联性也不是很大，这里的话，因为我是在雷锋网上看的整个视频课程，感谢字幕组有整理出来每一个Lecture的关键词，这里的话我的笔记组织的话

Cydiachen·2020-08-22 11:26

CS231n Putting it together: Minimal Neural Network Case Study —— nn with softmax loss

加一层非线性，相比于单纯的softmax，效果立马就好了啊。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=100;D=2;K=3;X=np.zeros((N*K,D))y=np.zeros(N*K,dtype='uint8')forjinxrange(K):ix=range(N*j,N*(j+1));r=np.linspace(0,1,N);#t=np.

hello_pig1995·2020-08-22 01:26

论文笔记: 网络结构_Deep Residual Learning for Image Recognition

前言学习cs231n时接触到这篇文章，这篇文章提出了ResNet，ResNet可以说是深度学习史上的一个里程碑，具有很高的价值，因此打算好好理解以下ResNet的思想和方法。

无聊的人生事无聊·2020-08-22 01:14

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