Karpathy

强化学习-在线可视化-值迭代-karpathy

强化学习-在线可视化-值迭代-karpathy文章目录强化学习-在线可视化-值迭代-karpathy前言：网页链接：前言：之前因为好奇值迭代的具体过程，所以搜了一下可视化的工具和内容。
hehedadaq·2020-08-25 00:02

深度强化学习：Pongs from Pixels

原文：http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/作者：AndrejKarpathy翻译：@ChenQuan这是有关“强化学习”（RL）的早就应该发表的博客文章。
Cynomys·2020-08-25 00:22

policy gradient算法原理和代码学习笔记(没价值，看下一篇)

大家英语好的话，直接看这位大佬的介绍，感觉思路更清晰：http://karpathy.github.io/2016/
hehedadaq·2020-08-25 00:46

利用Tensorflow里的LSTM对北京PM2.5数据集Beijing PM2.5 Data Data Set进行预测

这里我对数据进行了标准化处理在学习LSTM的时候这两篇文章给了我很大帮助：http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://www.zybuluo.com
tbssl·2020-08-13 18:03

Andrej Karpathy发文谈神经网络：这不仅仅是分类器，这是一种新的软件开发思想

作者：晓凡概要：有越来越多的传统编程语言（C、C++、Java）等程序员开始学习机器学习/深度学习，而对机器学习/深度学习的研究人员来说，编程也是必备技巧。有越来越多的传统编程语言（C、C++、Java）等程序员开始学习机器学习/深度学习，而对机器学习/深度学习的研究人员来说，编程也是必备技巧。那么传统程序员和深度学习专家对编程的软件的看法一样吗？计算机软件会在深度学习时代发生什么新的变化吗？近日
人工智能学家·2020-08-12 15:44

关于序列建模，是时候抛弃RNN和LSTM了

我们都读过Colah的博客《UnderstandingLSTMNetworks》和Karpathy的对RNN的颂歌《TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks
数据与算法之美·2020-08-03 14:06

CVPR 2013 reading list

链接：http://karpathy.ca/myblog/CVPR2013readinglistJuly8,2013IdidnotattendUnfortunately,Ididnotgetachancetoattendthisyear
徇齐·2020-08-02 23:47

LSTM

posts/2015-08-Understanding-LSTMs/TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks(blog)http://karpathy.gith
榆鸦k·2020-08-01 08:10

cvpr2015papers

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/CVPR2015papers(innicerformatthanthis
Zhang_P_Y·2020-07-29 15:52

各种梯度下降算法及其变体的比较

http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963Karpathy做了一个这几个方法在MNIST上性能的比较，其结论是：adagrad相比于sgd
Dorts·2020-07-15 18:18

递归神经网络不可思议的有效性

递归神经网络不可思议的有效性发表于2015-09-0321:48|次阅读|来源karpathy.github.io|10条评论|作者AndrejKarpathyfoundation神经网络ProcessingcommandXMLPythonFilterAPIURL
starzhou·2020-07-10 02:55

【转载】A Recipe for Training Neural Networks

ARecipeforTrainingNeuralNetworks大神Karpathy的经验之谈，转载自Karpathy的博客。
忘情摆渡·2020-07-05 19:51

Andrej Karpathy读博建议和写论文的方法

英文原版：ASurvivalGuidetoaPhD中文版本：李飞飞高徒AndrejKarpathy：计算机科学博士的生存指南结构。一旦你确定了你的核心贡献，就有了一个写论文的默认配方。上层结构默认的是引言/介绍、相关工作、模型、实验、结论。当我写我的引言时，我发现可以以相关评论的形式写下一些条理分明的顶层叙述，然后再填写下面的文本，这会很有帮助。我喜欢围绕单个明确的点来组织我的段落，并且这个观点在
Astonc·2020-06-29 00:48

Karpathy（AI界网红）总结的33个神经网络训练技巧

正文1.谁说神经网络训练简单了？很多人认为开始训练神经网络是很容易的，大量库和框架号称可以用30行代码段解决你的数据问题，这就给大家留下了（错误的）印象：训练神经网络这件事是非常简单的，不同模块即插即用就能搭个深度模型。简单的建模过程通常如下所示：>>>your_data=#plugyourawesomedatasethere>>>model=SuperCrossValidator(SuperDu
一个浪漫务实的菜鸟·2020-06-28 23:03

Karpathy更新深度学习开源框架排名：TensorFlow第一，PyTorch第二

上周，Keras作者、谷歌研究科学家FrançoisChollet晒出一张图，他使用GoogleSearchIndex，展示了过去三个月，ArXiv上提到的深度学习框架排行，新智元也做了报道：TensorFlow排名第一，Keras排名第二，之后依次是Caffe、PyTorch、Theano，MXNet、Chainer，以及CNTK。不少人评论，咦，PyTorch这么靠后？CNTK更是不科学……昨
weixin_34068198·2020-06-28 10:03

该放弃正在堕落的“RNN和LSTM”了

我们都阅读过Colah的博客和Karpathy对RNN的赞赏。但那个时候我们都很年轻，没有经验。
weixin_33928467·2020-06-28 08:14

训练神经网络的秘诀，Andrej Karpathy大神的刷屏之作

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：AndrejKarpathy编译：ronghuaiyang导读这几天被AndrejKarpathy这篇博客刷屏了，今天忍不住过了遍，真的是满满的干货，感觉就像是之前零散的剑招被一本内功心法一下子串了起来，给大家翻译一下，大家看的时候可以省点力气，英文好的同学请看原文。几周前，我发布了一条关于“最常见的神经网络错误”的推文，列出了一些与
ronghuaiyang·2020-06-27 02:13

如何训练好一个神经网络？

2.制作端到端的训练/验证框架+得到baselines3.过拟合4.正则化5.调参6.精益求精参考依据参考自AndrejKarpathy大佬（特斯拉AI总监，李飞飞学生）的博客：http://karpathy.github.io
我是大黄同学呀·2020-06-25 11:12

RNN起名器（二）——RNN基础

另外，Karpathy（char-rnn的作者）的博客讲了更多关于RNN和语言模型的知识。这里我简单总结下。
Cer_ml·2020-06-24 10:28

Andrej Karpathy的炼丹技巧

1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所
EnjoyCodingAndGame·2020-06-21 15:18

回归神经网络的不合理有效性

原文地址:http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/推荐这个看上去很牛逼的网站:http://www.52nlp.cnAndrejKarpathy
mysonghushu·2020-06-21 01:10

Karpathy、贾扬清大神带队！伯克利开了个三天深度学习集训营

image大数据文摘出品编译：蒋宝尚关于如何训练深度学习模型，网上有很多很棒的在线课程。有的从理论开始，有的从代码开始。但是，训练模型只是深度学习项目的一部分。即将在加州大学伯克利分校举行的集训营，侧重点和已有的深度学习课程不同，更加侧重进阶和实战，从而能够在深度学习项目方面给学员完整的体验。这一训练营将于2018年8月3日至5日举行，带队老师全部是业界大佬。如果你有了一定的基础知识，在学习过程中
大数据文摘·2020-04-07 13:46

33 个神经网络「炼丹」技巧

毕业后，Karpathy成为OpenAI的研究科学家
CDA数据分析师培训·2020-03-31 07:28

吴恩达深度学习-序列模型 1.5不同类型的循环神经网络

在这里我们使用到的模型源自于一个博客：http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness
prophet__·2020-03-23 03:04

33个神经网络「炼丹」技巧

毕业后，Karpathy成为
视学算法·2020-02-27 16:57

特斯拉AI主管、李飞飞高徒Karpathy的33个神经网络「炼丹」技巧

https://www.toutiao.com/i6684080490871259659/2019-04-2614:06:02特斯拉人工智能部门主管AndrejKarpathy发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。AndrejKarpathy是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在Youtube视频上的大规模特征学习，2015
城市中迷途小书童·2020-02-16 13:14

该放弃正在堕落的“RNN和LSTM”了

我们都阅读过Colah的博客和Karpathy对RNN的赞赏。但那个时候我们都很年轻，没有经验。随着这几年的技术的发展，我们才慢慢发现序列变换（seq2seq）才是真正求解序列学习的真正模型
阿里云云栖号·2020-02-06 17:13

RNN起名器（三）—— 程序实现

1.网络结构先看下RNN网络常用的基础结构，图片来自karpathy：解释：(1)简单的一对一。（严格的说不属于RNN）(2)序列输出(例如输入一张图片，输出一句句子)。
Cer_ml·2020-01-07 08:57

从软件1.0到软件2.0：神经网络时代

最初听说Karpathy这里提的软件2.0相关概念时，是在吴教授采访Hinton，Hinton无意中提到的一段关于当前高校计算机科学领域的不足，还有未来的发展方向。
坂本龙一·2019-12-28 07:12

特斯拉的Autopilot技术优势为何越来越大？

也许Karpathy可以为我们解答其中原由。特斯拉人工智能和自动驾驶视觉项目负责人AndrejKarpathy是特斯拉自动驾驶视觉项目的首席设计师之一。
特斯拉电动车·2019-11-21 00:00

特斯拉的Autopilot技术优势为何越来越大？

也许Karpathy可以为我们解答其中原由。特斯拉人工智能和自动驾驶视觉项目负责人AndrejKarpathy是特斯拉自动驾驶视觉项目的首席设计师之一。
特斯拉电动车·2019-11-21 00:00

特斯拉的Autopilot技术优势为何越来越大？

也许Karpathy可以为我们解答其中原由。特斯拉人工智能和自动驾驶视觉项目负责人AndrejKarpathy是特斯拉自动驾驶视觉项目的首席设计师之一。
特斯拉电动车·2019-11-21 00:00

Learn to play Pong with PG from scratch and pixels

LearntoplayPongwithPGfromscratchandpixelshttp://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/PolicyGradients(PG)isdefaultchoiceforattackingRLproblems.DQNchangedQ-Learning.PGispreferredbecauseitisend-to-end.Thatme
JSerenity·2019-06-08 15:42

Karpathy的深度学习训练技巧

1.梳理数据训练神经网络的第一步是不要碰代码，先彻底检查自己的数据。这一步非常关键。我喜欢用大量时间浏览数千个样本，理解它们的分布，寻找其中的模式。有一次，我发现数据中包含重复的样本，还有一次我发现了损坏的图像／标签。我会查找数据不均衡和偏差。我通常还会注意自己的数据分类过程，它会揭示我们最终探索的架构。比如，只需要局部特征就够了还是需要全局语境？标签噪声多大？2.配置端到端训练/评估架构、获取基
AI程序媛·2019-05-30 11:42

特斯拉AI主管Andrej Karpathy的神经网络训练指导

（本文约9000字）原文地址：http://karpathy.github.io/2019/04/25/recip
深度学习深度近视·2019-05-08 17:26

有趣的深度学习项目

karpathy/char-rnn·GitHub：一个基于RNN的文本生成器。可以自动生成莎士比亚的剧本或者shell代码。
gxiaoyaya·2019-04-02 16:06

pytorch实现classifying names with a character-level RNN

papersTheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworkshttps://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness
DarrenXf·2019-02-19 14:45

三维时空域卷积的思考 —— 从暴力3D卷积到优雅3D卷积

起因之前有看过Standford最早的一篇关于处理视频序列的文章A.Karpathy,G.Toderici,S.Shetty,T.Leung,R.Sukthankar,andF.F.Li.Large-scalevideoclassificationwithconvolutionalneuralnetworks.InCVPR
JYZhang_sh·2018-03-27 16:46

【PyTorch】PyTorch进阶教程三

关于LSTM的理论介绍请参考两篇有名的博客：http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/http://colah.github.io/posts
q295684174·2018-01-12 14:07

RNN的神奇之处（The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks）

本文译自http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/。结合个人背景知识，忠于原文翻译，如有不明欢迎讨论。以下正文。
CharlotteMen·2017-12-11 18:21

反向推导

deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8Bhttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.htmlhttp://karpathy.github.io
旧事浮沉·2017-12-07 15:59

人工智能领域的几个的技术大牛博客

学术网站：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/博客：http://karpat
Jack_lyp2017·2017-11-29 14:50

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的policy-base方法

介绍蒙特卡罗策略梯度actor-critic策略梯度一些理解介绍安利一下Karpathy的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27699682，不多做介绍，看了就知道好。
foreverkeen·2017-10-14 15:19

MINI-RNN代码学习

代码来源：https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086这是一个简易的RNN代码，用于学习RNN的基本原理，前向传播和反向传播的基本式子【文本输入
MargaretWG·2017-08-02 10:19

MINI-RNN代码学习

代码来源：https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086这是一个简易的RNN代码，用于学习RNN的基本原理，前向传播和反向传播的基本式子【文本输入
MargaretWG·2017-08-02 10:19

AI的博客资料等

id=609593322.bloghttp://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/http://colah.github.io/posts/
小班得瑞·2017-06-07 11:33

再看CNN中的卷积

这两天在看CS231n的课程笔记，结合着原版英文和知乎上中文版翻译在看，确实AndrejKarpathy写的很棒，很多都是些实践经验不仅仅是理论知识.我结合着自己的理解和Karpathy的介绍，重新看确实又收获了不少
GavinZhou_xd·2017-05-25 11:24

20170326#cs231n#11.Recurrent Neural Networks 循环神经网络RNN

循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)介绍cs231nRNNPPTRNNkarpathy/min-char-rnn.pyhttps://gist.github.com/karpathy
LiuSpark·2017-03-26 14:44

[中/英双语] Andrej Karpathy：A Survival Guide to a PhD （二）

接上文：[中/英双语]AndrejKarpathy：ASurvivalGuidetoaPhD（一）AndrejKarpathy-AcademicWebsite|Blog|Github|QuoraSession.ResearchScientistatOpenAI.PreviouslyML/CVPhDstudentatStanfordunderProf.Fei-FeiLi.CourseInstruct
zhwhong·2017-02-14 15:27

[中/英双语] Andrej Karpathy：A Survival Guide to a PhD （二）

接上文：[中/英双语]AndrejKarpathy：ASurvivalGuidetoaPhD（一）AndrejKarpathy-AcademicWebsite|Blog|Github|QuoraSession.ResearchScientistatOpenAI.PreviouslyML/CVPhDstudentatStanfordunderProf.Fei-FeiLi.CourseInstruct
zhwhong·2017-02-14 15:27
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