CS231N

斯坦福CS231n课程笔记纯干货2

11.神经网络的数据预处理均值减法（Meansubtraction）是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X-=np.mean(X,axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X-=np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。归一化（Normal
marsjhao·2023-01-18 11:30

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

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

【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

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

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

【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

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

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

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

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

[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

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

Backpropagation, Intuitions

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

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
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