cs231

DL Homework 13

目录编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化2.加入优化算法，画出轨迹3.复现CS231经典动画4.结合3D动画，用自己的语言，从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点5.总结编程实现优化算法，

熬夜患者·2024-01-01 22:04

【23-24 秋学期】NNDL 作业13 优化算法3D可视化

可视化分别画出和的3D图NNDL实验优化算法3D轨迹鱼书例题3D版_优化算法3d展示-CSDN博客2.加入优化算法，画出轨迹分别画出和的3D轨迹图NNDL实验优化算法3D轨迹pytorch版-CSDN博客3.复现CS231

HBU_David·2023-12-04 15:07

Dropout的rescale

前者是原始论文中的朴素版后者在AndrewNg的cs231课程中（https://cs231n.github.io/neural-networks-2/#init）有介绍。

taoqick·2023-08-27 11:38

卷积神经网络可视化理解

文章目录设计来源可视化第一层卷积核可视化第一层featuremap底层特征可视化隐层featuremap可视化遮挡、扰动实验GradientAscent、featureinversionDeepDream反卷积可视化设计来源看了CS231

之子无裳·2022-12-16 11:58

深度学习中的卷积操作

于是结合整理几乎包含深度学习中所有的卷积操作，主要参考的有《DiveintoDeeplearning》,cs231,pytorch的官网文档，stackoverflow以及

zyw2002·2022-12-15 07:14

NNDL实验优化算法3D轨迹鱼书例题3D版

配合实验的模型，CS231的模型，基本可以掌握各类算法特点。NNDL实验优化算法3D轨迹程序改编自《神经网络与深度学习：案例与实践》（Paddle版）https://blog.csdn.net/q

HBU_David·2022-12-07 20:38

NNDL实验优化算法3D轨迹复现cs231经典动画

这个动画很有名气，学习深度学习的朋友大多都见过，源自于：CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition复现动画，向经典致敬~第一版：轨迹版第二版：小球版“轨迹版”不如原图生动，观察后，发现缺少移动的小球~失去了小球，就失去了灵魂~赶紧把灵魂找回来~第三版：综合版这样就有点“高仿”的意思了~收工~俯视效果：放在一起对比下：代码改编自《神经网

HBU_David·2022-12-07 20:08

[cv231n] Lecture 3 | Loss Functions and Optimization

关于优化方法补充一条2019/2/27新出的论文：AdaBound，论文中该方法被证明比SGD和ADAM有更好的优化速度，并且也更容易在训练中达到最优效果~~本篇文章如果有朋友看不懂的话可以留言给我，我会抽时间把cs231

gdtop818·2022-11-23 15:21

Numpy实现大矩阵减去小矩阵的方便运算

把一个向量加到矩阵的每一行:调用numpy库完成cs231作业1，numpy参考知乎CS231n课程笔记翻译：PythonNumpy教程使用一重循环#Wewilladdthevectorvtoeachrowofthematrixx

brightendavid·2022-11-22 07:28

深度学习学习路线

为了搞深度学习，看了《深度学习、优化与识别》，《TensorFlow：实战Google深度学习框架》以及三大牛人的《深度学习》，视频看的16年的cs231，据说和17年差别还是挺大的。谈一点个人经验。

睡觉特早头发特多·2022-11-20 14:13

LSTM推导源码分析

神经网络后向推导cs231上有一篇关于非常好的文章,讲得非常好。

vsooda·2020-09-13 16:04

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。如图1所示，给定一张图片，以及可能的类别{猫、狗、帽子、杯子}，要求将这张图片识别出到底属于哪一类。一张图片输入计算机中，实际是转化为一个三维张量（宽*高*颜色通道），比如图一就是248x400x3共297,600个数据，每个数据的取值范围都是0到

poorfriend·2020-09-11 15:48

斯坦福大学计算机视觉课程cs231-01-图像分类

CS231设计为以计算机视觉解决实现图像分类问题和数据驱动方法的入门课程，课程内容如下：图像分类，数据驱动方法，流水线介绍临近分类器/K-NN验证集，交叉验证，超参数调整最近邻居的优点/缺点概要总结：KNN

Buaazhangrui·2020-08-25 17:15

DL4NLP---第一讲

LinearAlgebraReview]概率相关知识点回顾：[ProbabilityReview]凸优化相关知识点回顾:[ConvexOptimizationReview]优化相关的另一篇介绍（来自于斯坦福CS231

Xiaomin-Wu·2020-08-17 01:12

cs231 assignment1--KNN

这次作业的主要的难点：实现训练集和测试集之间距离的方法，主要是用向量形式来实现的部分交叉检验的部分importnumpyasnpfromcollectionsimportCounterclassKNearestNeighbor(object):"""akNNclassifierwithL2distance"""def__init__(self):passdeftrain(self,X,y):"""

zt_1995·2020-08-16 10:33

cs231以及迁移学习

Normalization的原因以这个2元分类为例，不normalization的话，loss非常敏感，分类器稍微改变一下，对loss的影响很大。Normalization后问题得到解决。在CNN中我们希望每层都normalization，可以用batchnormalizationlearningrate是第一个需要调整的超参数，但当他调好之后再调其他参数可能对learningrate的调整产生影

yuki___·2020-08-16 10:08

cs231 学习笔记（一）

FirstClassifier:NearestNeighbor训练过程就是记录所有的数据点，在预测阶段对每一条记录（一个图像）与原有数据集进行比较，得出与之最相近的一条记录，其label就是最后的预测值。通常使用的DistanceMetric来比较图像：L1依赖于坐标系，当坐标轴转动时L1值随之改变，而L2不会。KNN选择K个最近的邻居，随着K的值越大，你的决策边界也会越来越光滑，降噪提高robu

路漫途远·2020-08-16 07:12

cs231神经网络学习笔记

简介相比于线性分类中的S=W×X，其中W是一个矩阵，X是一个列向量，包含图像的全部像素信息。它们相乘的直接结果就是得到一个得分向量。像数据库CIFAR-10的案例中W是一个10×3072的矩阵，X是一个3072×1的向量，他们的结果就是得到10×1的得分向量》神经元则不同，它的计算法则是其中的W1可以是100×3072的矩阵与X相乘的到一个100×1的过度向量，max（）函数是非线性的，这种非线性

轻描没淡写·2020-08-13 18:00

cs231反向传播笔记

反向传播实践代码示例：函数表达式：代码示例x=3#例子数值y=-4#前向传播sigy=1.0/(1+math.exp(-y))#分子中的sigmoi#(1)num=x+sigy#分子#(2)sigx=1.0/(1+math.exp(-x))#分母中的sigmoid#(3)xpy=x+y#(4)xpysqr=xpy**2#(5)den=sigx+xpysqr#分母#(6)invden=1.0/den

轻描没淡写·2020-08-13 18:59

cs231线性分类笔记

最简单的线性分类器公式每个图像由32×32×3个像素，上述公式中把图像拉伸为一个3072×1的向量。W和b是参数，其中W是一个k×3072的矩阵（k表示类别数），被称为权重，b是一个k×1的偏执向量。1，一个单独的矩阵乘法就高效地并行评估10个不同的分类器，其中每个类的分类器就是W的一个行向量。2，其中的参数是可以控制的，目的就是找到最合适的参数使得准确率做高。3，数据驱动方式，就是利用训练集进行

轻描没淡写·2020-08-13 18:59

PyTorch之迁移学习实战

关于迁移学习的更多例子：http://cs231

IT派·2020-08-10 17:14

cs231课程---作业1总结

翻译链接：1、http://blog.csdn.net/u010004460/article/details/534325752、http://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/55223825一、安装Jupyter我选择的是在windows下的pip方式。首先安装python3.6和pip。https://jingyan.baidu.com/arti

chenxiaocui195·2020-08-09 03:35

CS231的一些资源

官方资源课程主页请参考http://cs231n.stanford.edu/index.html。官方笔记请参考http://cs231n.github.io/。教学大纲syllabus请参考http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html。非官方资料课程中文翻译来自知乎。请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884。但是还是建议

努力的老周·2020-08-08 16:37

CS231对SVM及Softmax分类器的理解

SVM分类器与Softmax分类器的区别这是针对一个数据，SVM与Softmax分类器的不同处理方式的例子。两个分类器都计算了同样的分值向量f。不同之处在于对f中分值的解释：SVM分类器将它们看作是分类评分，它的损失函数鼓励正确的分类（即图中的蓝色类别2）的分值比其它分类的分值高出至少一个边界值。Softmax分类器将这些数值看作是每个分类没有归一化的对数概率，鼓励正确分类的归一化的对数概率变高，

NaLi_champion·2020-08-02 22:30

cs231学习笔记二线性分类器、SVM、Softmax

课程地址：http://cs231n.github.io/linear-classify/线性分类器假设样本xi∈RD,i=1…N，对应类标签yi∈1…K。现定义一个线性映射f(xi,W,b)=Wxi+b，W是K∗D的矩阵，b是K维的向量。W和b分别称作权重（或参数）和偏。W的每一行都是一个分类器，每个分类器对应于一个得分。通过学习W和b，我们希望正确类的得分要大于错误类的得分。相对于KNN，一旦

poorfriend·2020-07-14 16:56

【深度学习】深度学习权重初始化

本文对CS231中的TrainingNeuralNetworks的权重更新部分进行记录权重的初始化在深度神经网络中起着比较大的重要，算是一个trick，但在实际应用上确是个大杀器。

Shwan_Ma·2020-07-05 12:33

Computer Vision：CS231n

CS231n是斯坦福大学SVL实验室（StanfordVisionandLearningLab）主导开设为期10周的计算机视觉课程，主讲为李飞飞教授，相关链接如下：课程主页CS231课程主页：http:

CodeForCoffee·2020-07-05 03:02

吴恩达斯坦福大学机器学习 CS229 课程学习笔记（一）

说到机器学习总绕不过几个鼎鼎大名的人物，他们都创造了不少的机器学习资料，斯坦福吴恩达AndrewNg的公开课CS229；Google李飞飞的CS231、周志华的、李航的《统计学习方法》、林轩田的《机器学习基石

zcg1942·2020-06-30 12:57

深度学习最基础理论知识总结 (CS231课程总结，持续更新)

因为有在看CS231学习深度学习的简单知识，所以打算整理成blog，持续更新中。。。

CAM-TAY·2020-06-26 22:33

cs231阅读笔记（2）—— 优化方法、正则化、迁移学习、软硬件

文章目录优化方法正则化（防止过拟合）transferlearning迁移学习硬件&软件优化方法随机梯度下降SGD随机梯度下降（SGD,stochasticgradientdescent）：名字中已经体现了核心思想，随机选取一个店做梯度下降，而不是遍历所有样本后进行参数迭代。因为梯度下降法的代价函数计算需要遍历所有样本，而且是每次迭代都要遍历，直至达到局部最优解，在样本量庞大时就显得收敛速度比较慢了

yjyjjyjy1231·2020-06-25 15:56

cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程

常用的CNN结构AlexNet2012，5+2层，受算力影响，分布在了两个GPU上VGG2014，更深的网络，更小的卷积核三层3*3网络和一层7*7网络的effectivereceptivefield相同（由高层到底层3=>5=>7）googLeNet2014，22层，inception模块，没有全连接，使用了多层的输出做分类（一定程度上解决了梯度消失的问题，且在决策时结合多层）inception

yjyjjyjy1231·2020-06-25 15:56

CS231，TensorFlow

CS231n代码：https://github.com/GreenArrow2017/MachineLearning/tree/master/CS231nTensorFlow代码：https://github.com/GreenArrow2017/MachineLearning/tree/master/tfImageClassificationpipline课程第一章啥也没讲，第二章开始。以图片分

冒绿光的盒子·2020-06-18 00:08

2019#10周时间统计总结

（利用实验室器材）0.5分4、完成CS231训练营第二周的任务以及补齐上周一个任务。0.7分5、一周速成linux.0.15分可以看到，目标完成情况是不是很好的，执行力还是很不

会飞的鱼_flyfish·2020-03-28 17:06

Nginx安装配置防盗链及深度优化

下载我提供的所需源码包：https://pan.baidu.com/s/1tyS3GL0W2kcQGsdfwc3B1w提取码：cs231、开始安装：[root@nginx~]#yum-yerasehttpd

张九冫·2020-01-05 15:34

十年公务员转行IT，自学AI三年，他淬炼出746页机器学习入门笔记

梁劲称，新增内容主要参考了斯坦福cs231和吴恩达的“深度学习”课程，但对内容进行了重新编排。新增内容主要涵盖：卷积神经网络原理；A

AI科技大本营·2019-11-05 21:14

cs231 yacs配置文件工具的使用

yacs是RossGirshick开发的一个工具。https://github.com/rbgirshick/yacsRossGirshick是目标检测界的领军人物，在2015年提出fasterRCNN。yacs安装：D:\PycharmProjects\gitRepository2018\git_yacs\yacs>pythonsetup.pyinstallrunninginstallrunni

段智华·2019-09-26 18:16

cs231 Network Visualization (PyTorch)

cs231NetworkVisualization(PyTorch)在本笔记本中，我们将探索使用图像梯度来生成新图像。在训练模型时，我们定义一个损失函数，用来测量我们当前对模型性能的损失程度，使用反向传播来计算损失相对于模型参数的梯度，并对模型参数执行梯度下降来最小化损失。在这里，我们会做一些稍微不同的事情。我们将从卷积神经网络模型开始，该模型已经被预训练用于对ImageNet数据集执行图像分类。

段智华·2019-09-03 23:53

cs231n学习之KNN（1）

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/ea566512b04fKNN原理K近邻(K-nearestneighbor)是一种基本的分类和回归的算法，在cs231

Latet·2019-08-24 15:46

fefe li CS231课程笔记翻译

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884感谢原作者给我们这么好的资源，谢谢！哈哈哈！我们也是不谦虚，几个“业余水平”的网友，怎么就“零星”地把这件事给搞完了呢！总之就是非常开心，废话不多说，进入正题吧！CS231n简介CS231n的全称是CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，即面向视觉

SilenceHell·2019-03-01 20:02

cs231 pytorch ignite 框架高级API应用案例mnist_with_tensorboardx

cs231pytorchignite框架高级API应用案例mnist_with_tensorboardxmnist_with_tensorboardx.py"""MNISTexamplewithtrainingandvalidationmonitoringusingTensorboardXandTensorboard.Requirements:TensorboardX(https://github

段智华·2018-12-05 21:30

cs231 循环神经网络RNN (计算图)

cs231循环神经网络RNN(计算图)from__future__importprint_function,divisionfrombuiltinsimportrangeimportnumpyasnp"

段智华·2018-11-17 21:37

cs231 卷积神经网络Convolutional Networks群组归一化GN( Group Normalization)

cs231ConvolutionalNetworksGroupNormalization:defspatial_groupnorm_forward(x,gamma,beta,G,gn_param):"""Computestheforwardpassforspatialgroupnormalization.Incontrasttolayernormalization,groupnormalizati

段智华·2018-11-03 21:48

cs231 神经网络初步之Forwardpropagation 及Backpropagation

cs231神经网络初步之Forwardpropagation及Backpropagation神经网络的计算图：from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassTwoLayerNet

段智华·2018-10-05 10:00

cs231 softmax函数求导

cs231softmax函数求导:importnumpyasnpdefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation(withloops)InputshavedimensionD,thereareCclasses,andweoperateonminibatchesofNexamples.Inputs:

段智华·2018-10-02 13:20

CNN第一篇

研究生的第一篇Paper是关于CNN的，为了能够理解这篇paper，在网上找了很多关于CNN的文章：Stanford的CNN介绍：斯坦福cs231的CNN课程、C3D：http://vlg.cs.dartmouth.edu

huayangshiboqi·2018-09-15 09:55

斯坦福大学CS231课程学习笔记（1——3章）

第一章：计算机视觉梗概第二章：图像分类途径python+Numpy简单教程：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ImageClassification:AcoretaskinComputerVision（核心任务）————计算机可以识别图像里面的内容。TheProblem:SemanticGap（计算机眼里的图片是一系列像素的数值，如何解决语

eiobiea·2018-09-09 21:18

人工智能资料

人工智能资料大全斯坦福大学cs231•课件地址：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/•课程视频地址：https://www.youtube.com/playlist

司马如风·2018-04-04 17:57

深度学习入门