cs231n

cs231n_深度之眼第二次作业

图像分类数据和label分别是什么？图像分类存在的问题与挑战？图像分类数据包括训练集测试集的数据，在有监督的问题中对于训练集数据来说是有label的，而测试集是等待我们去识别它的类别，不具有label。label就是分类标签，比如cifar10这个数据集，待分类的这10类数据我们可以写成1-10，或者0-9这就叫做label。图像分类存在的问题与挑战：光照，角度，形变，遮挡。使用python加载一
Jie_Cheney·2024-02-11 05:00

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。
橘子学AI·2024-02-07 04:31

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化SVM在训练集和验证集计算准确率，保存最好的模型在测试集进行预测计算准确率加载展示划分数据集加载CIFAR-10数据集#LoadtherawCIFAR-10data.
柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

2019-02-25~~2019-03-03 第十周周末复盘

一、任务清单1、刷leetcode题目（7道）2、听tensorflow，cs231n和cv课程3、技术文档输出4、恢复早起的作息二、反思1、自从年前工作非常忙，加上遇上一些郁闷的事情，导致年前到现在时间记录中断了很长一段时间
仰望星空的小狗·2024-01-13 02:55

训练神经网络(上)激活函数

本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的
笔写落去·2024-01-07 07:47

卷积神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。
weixin_34283445·2023-12-25 06:05

CS231n 作业答案

CS231n三次大作业：#第一次作业##原始包下载：作业一完成包地址：作业一JupyterNotebook结果：KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址
tech0ne·2023-12-23 04:00

cs231n作业-assignment1

assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据
momentum_·2023-12-16 14:30

【深度学习理论】(1) 损失函数

各位同学好，最近学习了CS231N斯坦福计算机视觉公开课，讲的太精彩了，和大家分享一下。
立Sir·2023-12-02 14:27

线性分类器--数据处理

数据集划分通常按照70%，20%，10%来分数据集数据处理斯坦福的线性分类器体验http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

【CS231n】－学习笔记-1-Intro to Computer Vision, historical context.

Class:http://cs231n.stanford.eduSchedule:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.htmlSlides:http://vision.stanford.edu
Alice熹爱学习·2023-11-20 15:32

笔记00-杜克大学公开课,图像和视频处理:从火星到好莱坞

笔记内容介绍》ImageandVideoProcessing:FromMarstoHollywoodwithaStopattheHospital算起来是2017年中的时候，因为要搞深度学习的东西，就自学了斯坦福cs231n
木木爱吃糖醋鱼·2023-11-19 21:56

向量对向量求导，链式法则

http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf这个文献是一个好文献。
构建的乐趣·2023-11-08 19:39

Win10上关于cs231n（2017）课后作业的环境配置

开始首先，这篇文章是针对那些想完成cs231n作业，但是觉得装linux双系统很麻烦的童鞋。
Diane小山·2023-11-05 16:38

CS231N assignment2 SVM

CS231NAssignment2SupportVectorMachineBegin本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业，写一个SVM无监督学习训练模型。
weixin_30363509·2023-10-27 09:38

【AI】斯坦福CS231n课程练习（1）—— KNN和SVM分类

文章目录一、前言1、CS231n是啥？2、本篇博客任务3、使用的数据集二、知识准备1、KNN是什么？2、SVM是什么？
李清焰·2023-10-27 09:06

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

写在前面：久经周折，终于能够将KNN系列给大家继续分享了，这次的内容来源于李飞飞教授团队的cs231n深度学习课程的作业1中的KNN研究，我会在全文我遇到困难的地方进行分享，以及一些想法。
明曦君·2023-10-27 09:06

cs231n assignment2(3)

assignment2的第三部分，是熟悉深度学习框架pytorch或者tensorflow，这里选择的是使用pytorch框架。该部分主要通过三个层次：Barebones、ModuleAPI、SequentialAPI，来了解pytorch。Barebones在该层次中，需要利用pytorch所提供的一些函数，不仅需要定义神经网络的结构，同时还需编写网络的前向传播以及模型的训练部分；而参数的梯度可
没天赋的学琴·2023-10-26 23:40

第三十三周学习笔记

第三十三周学习笔记CS231nDeepLearningSoftwareCPUvsGPUCPU:Fewercores,buteachcoreismuchfasterandmuchmorecapable;greatatsequentialtasksGPU
luputo·2023-10-26 08:07

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io
weixin_34174132·2023-10-26 01:08

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。
I_O_fly·2023-10-26 01:07

Knn算法与 Svm算法对比

Knn算法与Svm算法对比这里首先借用一个博主所做的图表，讲的很有理有据(7条消息)[cs231n]KNN与SVM区别_Rookie’Program的博客-CSDN博客_knn和svm的区别这里我们来讲一下我对这两个算法的理解
一个不知名的码农·2023-10-05 15:32

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。
ngl567·2023-10-02 02:17

北京邮电大学 计算机视觉与深度学习 鲁鹏 计算机视觉概述课程手迹

课程笔记计算机视觉=输入(认知神经科学-理论,运用方法&算法,硬件)+输出(机器人)课程：图像处理-CS131，图像结构-CS231a，图像理论-CS230/CS231nQ-象棋与人工智能的关系？
qinyaoze·2023-09-20 05:17

国外AI大牛推荐的10大最有帮助免费在线机器学习课程

斯坦福的CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络：平衡理论与实践。课堂笔记写得很好，解释了不同
机器学习与系统·2023-09-17 04:04

CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍1

CS231n简介首先我们来看看官方对这门课的介绍：计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。
听城·2023-09-17 03:42

计算机视觉实战项目（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别）

您可以在cs231n上阅读有关迁移学习的更多信息。本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型，耐心看完，相信会有很大收获。
阿利同学·2023-09-13 00:01

cs231n assignment2(2)

assignment2的第二部分的内容，实现一个卷积神经网络。这一部分主要是实现卷积神经网络中的一些所需用到的layer类型：卷积层(convolution)和池化层(这里是实现max-pooling)。这部分的实现是不考虑其运行效率，而在真正的实现应用上，卷积神经网络的运行效率是一个很重要的问题。卷积层卷积层是由一个个过滤器(filter)，每个过滤器的尺寸为:，这里的的大小与输入的图像或act
没天赋的学琴·2023-09-09 23:15

cs231n作业：Assignment1-Softmax

softmax.pydefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation(withloops)InputshavedimensionD,thereareCclasses,andweoperateonminibatchesofNexamples.Inputs:-W:Anumpyarrayofshape(
Diane小山·2023-09-03 13:34

SVM

32x32x3的图像可以转换一个3073x1的二维矩阵，这个二维矩阵与W[10x3072]的矩阵相乘，会得到一个[1x10]的二维矩阵，那么这个10个维度就代表着10个类别（更多的细节参考ppt：http://cs231n
有花落蝶·2023-09-02 03:58

图像分类 Image Classification

原文链接：http://cs231n.github.io/classification/Example示例例如，在下面的图像中，图像分类模型采用一张图像，并将概率分配给4个标签{cat，dog，hat，
_YDS·2023-09-01 06:50

cs231n_1_IntroToConv

参考的视频来自如下链接https://www.bilibili.com/video/BV1Ed4y1b7bm/参考笔记如下https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/89059673x.1CV历史生物快速发展于5.4亿年前，那时的化石显示生物进化出了视觉，视觉使得生物多样性大爆炸。ImageNet这个项目见证了近代CV的成长，AlexNet在
樱木之·2023-08-31 02:15

cs231n assignment 2 q2 batchnormalization

文章目录嫌啰嗦直接看源码批量归一化讲解Q2batchNormalizationbatchnorm_forward题面解析代码输出batchnorm_backward题面解析代码输出batchnorm_backward_alt题面解析代码输出神经网络中添加批量归一层题面解析代码fc_net.initlayer_utilsfc_net.loss输出layernormalization题面layerno
理智点·2023-08-29 11:32

cs231nassignment2 q4 Convolutional Neural Networks

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q4ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络conv_forward_naive题面解析代码输出conv_backward_naive题面解析代码输出max_pool_forward_naive题面解析代码输出max_pool_backward_naive题面解析代码输出FastLayers遇到的问题解决办法输出ThreeLayerConvNet题
理智点·2023-08-29 11:32

cs231n assignment2 q1

文章目录嫌啰嗦看源码Q1Multi-LayerFullyConnectedNeuralNetworks多层全连接神经网络fc_net\_\_init\_\_题面解析代码loss题面解析代码输出调整一个三层神经网络使其过拟合题面解析结果调整一个五层神经网络使其过拟合结果InlineQuestion1题面答案update_rulessgd_momentum题面解析代码输出RMSProp题面解析代码输出
理智点·2023-08-29 11:31

cs231n作业 assignment 1 q1 q2 q3

文章目录前言嫌啰嗦直接看源码作业一内容Q1knn分类器compute_distance_two_loops题面解析代码输出InlineQuestion1题面解答predict_labels题面解析代码结果InlineQuestion2题面解答compute_distances_one_loop题面解答代码compute_distances_no_loops题面解析代码Cross-validatio
理智点·2023-08-29 11:01

cs231n assignment 2 q3 dropout

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q3Dropoutdropout_forward题面解析代码输出dropout_backward题面代码输出修改fc_net题面解析代码loss函数输出嫌啰嗦直接看源码Q3Dropout这部分的理论知识，其实在课程中已经讲的比较清晰明了，因此我这里不在赘述相关的知识点，又不懂得地方多看几次课应该能看明白他主要是会在训练模型的时候随机丢弃一些神经元，但是在使用模型的时候保持不
理智点·2023-08-29 11:01

cs231n assignment1 q4

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q4:two_layer_netaffine_forward题面解析代码输出affine_backward推导题面解析代码输出relu_forward题面解析代码输出relu_backward题面解析代码输出svm_loss题面解析代码输出softmax_loss题面解析代码输出fc_net\_\_init_\_题面解析代码loss题面解析代码Solver题面解析代码输出T
理智点·2023-08-29 11:31

cs231n assignment1 q5

HigherLevelRepresentations:ImageFeaturesExtractFeaturesTrainSVMonfeatures题面解析代码输出NeuralNetworkonimagefeatures题面解析代码输出结语前言往期文章cs231n
理智点·2023-08-29 11:31

cs231n assignment 1 2 3作业解析导航页

文章目录前言视频课程原始作业github链接讲解assignment1Q1Q2Q3Q4Q5assignment2Q1Q2batchnormalizationQ3dropoutQ4ConvolutionalneuralnetworkQ5PyTorchonCIFAR-10assignment3Q1NetworkVisualizationQ2ImageCaptioningwithVanillaRNNsQ
理智点·2023-08-29 11:29

cs231n assignment1 feature

图像特征提取方法LBP在做stanfordcs231nassignment1时，最后一个作业题用到了图像的特征提取，作业里给的是HOG和colorhistogram这里我简单的在网上找了一下，在图像处理方面一般有三种图像特征提取方法
Line290·2023-08-28 18:27

cs231n assignment1 knn

文章目录准备阶段k-NearestNeighborclassifierInlineQuestion最近开始学习CS231N课程，还是通过自己的理解，将编程中问题或者重点进行记录。
一叶知秋Autumn·2023-08-28 18:27

cs231n assignmen3 Extra Credit: Image Captioning with LSTMs

文章目录嫌墨迹直接看代码ExtraCredit:ImageCaptioningwithLSTMslstm_step_forward题面解析代码输出lstm_step_backward题面解析代码输出lstm_forward题面解析代码输出lstm_backward题面解析代码输出CaptioningRNN.loss解析代码输出最后输出结语嫌墨迹直接看代码ExtraCredit:ImageCapti
理智点·2023-08-28 18:57

cs231n assignment3 q3 Image Captioning with Transformers

文章目录先啰嗦直接看代码Q3ImageCaptioningwithTransformersMultiHeadAttention.forward题面解析代码输出PositionalEncoding题面解析代码输出transformer.forward题面解析代码输出先啰嗦直接看代码Q3ImageCaptioningwithTransformersMultiHeadAttention.forward题
理智点·2023-08-28 18:55

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

cs231n assignment3 q4 Generative Adversarial Networks

文章目录嫌墨迹直接看代码Q4:GenerativeAdversarialNetworkssample_noise题面解析代码输出discriminator题面解析代码输出generator题面解析代码输出discriminator_loss题面解析代码输出generator_loss题面解析代码get_optimizer题面解析代码输出ls_discriminator_lossls_generat
理智点·2023-08-26 15:39

cs231n assignment3 q1Network Visualization

文章目录嫌啰嗦直接看代码Q1:NetworkVisualizationcompute_saliency_maps题面解析代码输出make_fooling_image题面解析代码输出class_visualization_update_step题面解析代码输出结语嫌啰嗦直接看代码Q1:NetworkVisualizationcompute_saliency_maps题面这部分的任务需要我们计算图像的
理智点·2023-08-26 15:38

cs231n assignment3 q5 Self-Supervised Learning for Image Classification

文章目录嫌墨迹直接看代码Q5Self-SupervisedLearningforImageClassificationcompute_train_transformCIFAR10Pair.__getitem__()题面解析代码输出simclr_loss_naive题面解析代码输出sim_positive_pairs题面解析代码输出compute_sim_matrix题面解析代码输出simclr_l
理智点·2023-08-26 15:07

CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍2

计算机视觉起源先驱现代计算机视觉领域的先驱是1963年Larry发表的名为方块世界的论文。里面提到我们大脑对视觉信息的处理是基于边缘和形状的，而Lary试图从图像中解析出这些边缘和形状。诞生在1966年,MIT人工智能实验室成立了，MIT里面的教授开始着手解决计算机视觉的问题。在此之后，计算机视觉成为人工智能增长最快的一个研究领域。计算机视觉历史DavidMarr图像分层他写了>一书，他给了我们非
听城·2023-08-25 01:33
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