CS231N

机器学习KNN-应用：手写数字识别（手撕+sklearn实现）

目录导入数据集划分数据集使用sklearn库中的KNN模型解决问题K折交叉验证:模型稳定性归一化使用自己写的KNN模型解决问题补充：（fromcs231n）参考链接导入数据集importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
大地之灯·2022-11-07 21:40

全球名校AI课程库（3）| Stanford斯坦福 · 深度学习与计算机视觉课程『CS231n』

CS231n是顶级院校斯坦福出品
ShowMeAI·2022-11-07 15:28

CS231n-assignment3-Transformer_Captioning

跟之前一样ln[1]:#Setupcell.importtime,os,jsonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcs231n.gradient_checkimporteval_numerical_gradien
Esaka7·2022-11-03 18:46

CS231N - Spring 2021 - Assignment1~3

课程地址：http://cs231n.stanford.edu/schedule.html代码地址：https://github.com/Liiiiiiiiiq/cs231n说明：2021版的上课视频好像没有
Liiiiiiiiiiiiiiiiiiq·2022-11-03 18:15

斯坦福CS231n-2017春季课程全公开，视频+PPT+英文字幕

人工智能研发中心领头人，想象在计算机视觉方面会有很大的促进和提升作用，希望大家共同进步，O(∩_∩)O~~全部课程视频（英文字幕）：http://t.cn/R9Dfnxn所有课程资料、PPT等：http://cs231n.stanford.edu
AlexJunCpp·2022-11-03 18:45

cs231n : 深度学习框架的使用

Caffecaffe的组成caffe训练一个网络转载请注明：http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/54290065Caffe地址：http://caffe.berkeleyvision.org安装caffe，安装fasterrcnn，R-FCN请看我之前的博客：http://blog.csdn.net/c602273091/article/
Snail_Walker·2022-11-03 18:13

cs231n 计算机视觉（学习笔记1-3）

1.1学习深度学习可以刷斯坦福大学视频cs231n：计算机视觉概述cs131：深度学习与自然语言cs231a:较为全面，3D建模1.2计算机发展历程与cs231n课程整体概况眼睛进化->机器加入视觉->
竹篓有个天·2022-11-03 18:42

cs231n--深度学习训练方法

TrainingNeuralNetworksActiationFunctions几种常见的激活函数Sigmoid函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1将输入值挤压到0到1的范围之间在历史中常用，对神经元的“firingrate”有良好的解释缺点：sigmoid饱和的时候，梯度消失当输入的x过大，或者过小，localgredian趋近
黄昏贩卖机·2022-11-03 18:41

卷积神经网络 java代码_一个简单的卷积神经网络代码

作为适用于使用可重新配置硬件进行加速的计算广泛应用的一个例子(即假设FPGA)为了做到这一点，我需要检查一个简单的CNN代码，我可以用它来理解它们是如何实现的，每个层中的计算如何发生，每个层的输出如何被馈送到下一个的输入.我熟悉理论部分(http://cs231n.github.io
刘看山福利社·2022-11-03 08:05

tensorflow 迁移学习_中文学习资源：斯坦福大学CS231n计算机视觉课程

大家好，此次本鲸给大家翻译的项目是斯坦福大学的CS231n计算机视觉课程，BY李飞飞，就是头图这位，2017年版本。
weixin_39726267·2022-10-30 07:19

斯坦福大学CS520知识图谱系列课程学习笔记：第一讲什么是知识图谱

之前，斯坦福大学的面向计算机视觉的CS231n和面向自然语言处理的CS224n成为了全球非常多AI研究人员的入门经典学习课程。
ngl567·2022-10-29 12:15

对知识图谱的告白：斯坦福大学CS520课程介绍

相信大家对斯坦福大学的计算机学科公开课一点也不陌生，对很多人来说，面向计算机视觉的CS231n和面向自然语言处理的CS224n几乎成为了入门人工智能领域以及CV和NLP的必修课程。
ngl567·2022-10-29 12:44

每日学习之路

学习记录一、机器学习【7.19】6.1代价函数6.2决策边界【7.20】8.1神经网络8.2模型表示【7.30】9.7综合起来二、深度学习（1）哈佛李飞飞cs231n【7.19】【10.20】1.k-最近邻算法
bu volcano·2022-10-23 07:44

神经网络常用优化器

随机梯度下降SGD三、SGDM三、Adagrad四、RMSProp五、Adam前言  该内容为笔者学习中国大学慕课中北京大学曹健老师Tensorflow笔记所总结  在此之前，笔者观看过吴恩达老师的深度学习和CS231n
卷_心_菜·2022-10-22 07:28

NeRF神经场工具库；李飞飞弟子亲授，CS231n进阶课；斯坦福CS520知识图谱课，当教授开始『卷』人脉；前沿论文 | ShowMeAI资讯日报

日报合辑|电子月刊|公众号下载资料|@韩信子工具&框架『NeRF-Factory』PyTorch的NeRF库https://github.com/kakaobrain/NeRF-Factoryhttps://kakaobrain.github.io/NeRF-Factory/神经场是近期计算机视觉中热点方向之一，NeRF-Factory是一个针对神经场的工具库，它为评估和比较NeRF模型提供了方便
ShowMeAI·2022-10-12 18:37

深度学习与计算机视觉教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-10-09 10:56

斯坦福cs231n计算机视觉训练营----（10.8/10.9任务学习笔记）

深度学习绪论视频笔记：1.机器学习是在特定的场景中，期望算法能够像人一样，自动给出我们想要的输出，不需要我们编写一些特定的规则。2.传统机器学习和深度学习的最大的区别是前者用人工提取的特征来表述数据，然后运用对领域的特定知识进行手动提取；而后者用机器提取的特征来表述数据，并且自动提取内在特征。3.深度学习的优点是能够实现端到端的模型，中间减少人为的参与。4.深度学习目前比较活跃的四大领域：计算机视
wxw060709·2022-10-03 07:02

CNN笔记（CS231N）——生成模型（Generative Models）

总览之前我们讲的网络模型都是监督学习，这一讲我们要讲的是无监督学习。以下是本讲的总览无监督学习与监督学习最大的不同就是我们只有数据，没有任何多余的标注，我们要做的就是学习数据中隐藏的某些结构。而生成模型就属于无监督学习的一种生成模型生成模型的目标是给定训练数据，希望能获得与训练数据相同的新数据样本。我们的目标是找到训练数据的分布函数生成模型在很多场景有非常好的应用我们可以对生成模型进行分类，在本讲
Veropatrinica·2022-09-28 07:36

CS231n课程笔记：Leture5 Convolutional Neural Networks

目录convolutionPoolingconvolutionhowtovisualizethesefeatures？ifstride2whataboutstride3？zeropadtheborderspaddingvalue*2+NIfyougotanyquestionshere，youcanlearnfromthisblogindetails(21条消息)CNN中卷积核数和输出通道数的关系_
Lyttonkeepgoing·2022-09-24 14:47

深度学习与计算机视觉教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:12

深度学习与计算机视觉教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:12

深度学习与计算机视觉教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略,Actor-Critic,DDPG,A3C)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:12

深度学习与计算机视觉教程(12) | 目标检测 (两阶段,R-CNN系列)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:41

深度学习与计算机视觉教程(15) | 视觉模型可视化与可解释性（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:41

深度学习与计算机视觉教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet,VGG,Googlenet,Restnet等)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:10

深度学习与计算机视觉教程(4) | 神经网络与反向传播（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:09

深度学习与计算机视觉教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:09

深度学习与计算机视觉教程(5) | 卷积神经网络（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:08

深度学习与计算机视觉教程(2) | 图像分类与机器学习基础（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:38

深度学习与计算机视觉教程(1) | 引言与知识基础（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:37

深度学习与计算机视觉教程(3) | 损失函数与最优化（CV通关指南·完结）

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ShowMeAI·2022-09-24 03:07

CS231n课程相关资料

视频课程主讲：斯坦福李飞飞团队先修课程：斯坦福机器学习（吴恩达）这门课的宗旨就是：从机器学习者成为计算机视觉算法工程师，参加Kaggle比赛证明自己课程资料课程主页英文笔记中文笔记课程视频实验环境推荐使用Linux或者Mac系统，以下环境搭建方法皆适用:Docker环境配置本地环境配置作业链接作业参考重要??一些的资源：深度学习斯坦福教程廖雪峰python3教程github教程莫烦机器学习教程深度
Line_Walker·2022-09-07 08:56

CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning and Evaluation

1.前言本文编译自斯坦福大学的CS231n课程（2022）Module1课程中神经网络部分之一，原课件网页参见：CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognitionhttps
笨牛慢耕·2022-09-01 07:29

CS231n-2022 Module1: Minimal Neural Network case study

计算交叉熵损失函数3.5基于反向传播计算解析梯度（analyticgradient）3.6参数更新3.7组装到一起进行训练3.7.1处理框图3.7.2代码4.训练一个神经网络1.前言本文编译自斯坦福大学的CS231n
笨牛慢耕·2022-09-01 07:20

CS231n-assignment3-Self-Supervised Learning

什么是自我监督学习?现代机器学习需要大量的标记数据。但通常情况下，获取大量人类标记数据是具有挑战性和/昂贵的。有没有一种方法，我们可以让机器自动学习一个模型，可以生成良好的视觉表示，而无需标记数据集?是的，自我监督学习!自我监督学习(SSL)允许模型使用给定数据集中的数据自动学习“好的”表现空间，而不需要标签。具体来说，如果我们的数据集是一堆图像，那么自我监督学习允许模型学习并生成“好的”图像表现
Esaka7·2022-08-27 07:32

CS231n Spring 2017 Module1 翻译学习

CS231nSpring2017Module1翻译学习假期无事，准备入手CS231n。为了每天能学有所成，因此决定自己翻译一下课程的讲义。说实话这算是一种懒人方法了，勤能补拙吧！
iwindruner·2022-08-27 07:00

三、卷积神经网络结构及其发展历程--深度学习EECS498/CS231n

AlexNetOutputsize:通道数和滤波器数量保持一致，均为64H/W=(H-K+2P)/S+1=(227-11+4)/4+1=56Memory(KB):Numberofoutputelements:C*Ｈ*Ｗ＝64*56*56=200704;Bytesperelement=4(for32-bitfloatingpoint).KB=200704*4/1024=784Parameters(k
Anfanger4De·2022-08-27 07:30

2020 cs231n 作业2笔记 PyTorch

PyTorch1、简介pytorch官方文档地址：https://pytorch.org/docs/stable/index.html（用来查pytorch的各种函数）pytorch官方导学地址：https://pytorch.org/tutorials/（上面有很多pytorch的代码例子）作业介绍了三种抽象程度级别的模块APIFlexibilityConvenienceBareboneHigh
cheetah023·2022-08-27 07:54

CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之参数更新

目录1.前言2.SGD及各种花式技巧（bellsandwhistles）2.1Vanillaupdate2.2Momentumupdate2.3NesterovMomentum3.Annealingthelearningrate3.1Stepdecay3.2Exponentialdecay3.31/tdecay3.4比较4.二阶方法，Secondordermethods5.Per-paramete
笨牛慢耕·2022-08-27 07:15

【读书笔记】：cs231n(简介)

一cs231n介绍：1、CS231n全称：ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。
少杰很帅·2022-08-25 15:03

cs231n-Lecture 6:Hardware and Software

Lecture6:HardwareandSoftwareDeepLearningHardwareDeepLearningSoftwarePyTorchTensorflowDynamicGraphicApplicationsmodelparallel&dataparallelDeepLearningHardwareCPU:centralprocessingunitCPU核心少，每一个核心更快，且更能
dyt2022·2022-08-25 07:00

cs231n_2018_lecture08_notes_nn硬软件平台

CS231n课程从lecture08后面就没有相对官方、认可度高的整理过的笔记了。本文将针对lecture08该PPT做些简单的笔记工作。
is_fight·2022-08-25 07:57

视觉识别：CS231n卷积神经网络

原译文地址请猛戳这里目录：架构概述卷积网络层卷积层池化层归一化层全连接层将全连接层转换为卷积层卷积网络架构层模式层大小模式案例研究LeNetAlexNetZFNetGoogLeNetVGGNet计算考虑其他参考卷积神经网络(CNNs/ConvNets)卷积神经网络与上一章中的普通神经网络非常相似：它们由具有可学习的weights和biases的神经元组成。每个神经元接收一些输入，进行一个点积，并选
__Sunshine__·2022-08-25 07:57

CS231n-assignment2-PyTorch

介绍PyTorch你在这个作业中写了很多代码来提供一整套的神经网络功能。Dropout,BatchNormalization，和2D卷积是计算机视觉中深度学习的主要工具。您还努力使代码高效和向量化。但是，对于本作业的最后一部分，我们将离开您漂亮的代码库，转而迁移到两个流行的深度学习框架之一:PyTorch(或者TensorFlow)为什么我们要使用深度学习框架?我们的代码现在可以在gpu上运行了!
Esaka7·2022-08-25 07:26

CS231n的第三次作业之图像生成：类别，反演和DeepDream

到目前为止，在CS231N中，我们探索的神经网络的所有应用都是具有判别能力的模型，该模型接受输入并经过训练以产生标记的输出。
qq_40178533·2022-08-25 07:24

CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary

Lecture9主要讲了一些经典的、比较流行的网络结构，详细讲解了AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet。文章目录AlexNet网络详细信息如下AlexNet网络特点ZFNetZFNet网络特点VGGNetVGG16网络详细信息如下VGGNet网络特点GoogleNetGoogleNet网络特点“inception”module“blottleneck”Auxi
困比比·2022-08-25 07:52

CS231n-2022 Module1: 神经网络概要1：Setting Up the Architecture

目录1.前言2.Quickintro3.Modelingoneneuron3.1神经元基本模型3.2Singleneuronasalinearclassifier3.2.1BinarySoftmaxclassifier3.2.2BinarySVMclassifier3.2.3Regularizationinterpretation3.3Commonlyusedactivationfunctions
笨牛慢耕·2022-08-25 07:18

CS231n (winter 2016) : Assignment3

前言：以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。
CopperDong·2022-08-25 07:11

CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning之梯度检查

目录1.前言2.使用中心对称方程式（centeredformula）3.使用相对误差进行比较4.使用双精度5.Stickaroundactiverangeoffloatingpoint6.Kinksintheobjective7.只是用少量数据点8.Becarefulwiththestepsizeh9.Gradcheckduringa“characteristic”modeofoperation.
笨牛慢耕·2022-08-25 07:09

【转】 cs231n学习笔记-激活函数-BN-参数优化

1.机器学习流程简介1）一次性设置（Onetimesetup）-激活函数（Activationfunctions）-数据预处理（DataPreprocessing）-权重初始化（WeightInitialization）-正则化（Regularization：避免过拟合的一种技术）-梯度检查（Gradientchecking）2）动态训练（Trainingdynamics）-跟踪学习过程（Baby
Vincent_zbt·2022-08-22 07:30
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