有句话叫“懂得了很多道理,依然过不好这一生。”用在这道题里很合适“懂得了每个过程的原理,依然写不好这代码。” 但抄完之后还是颇有收获的。 1、完成放射变换前向传播,f = wx + b Tes ...
要求:实现任意层数的NN。 每一层结构包含: 前向传播和反向传播函数 每一层计算的相关数值 cell 依旧是显示的初始设置 cell 读取cifar数据,并显示维度信息 cell 使用随机生成的数据,测试affine 前向传播函数 结果: affine forward x, w, b 函数内容 cell 反向传播,计算梯度是否正确 结果: affine backward dout, cache 内 ...
2016-06-04 21:21 0 1534 推荐指数:
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KNN作业要求: 1、掌握KNN算法原理 2、实现具体K值的KNN算法 3、实现对K值的交叉验证 1、KNN原理见上一小节 2、实现KNN 过程分两步: 1、计算测试集与训练集的距离 2、通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label ...
cell 1 显示设置初始化 cell 2 网络模型与数据初始化函数 通过末尾的调用,生成了NN类,并生成了测试数据。 类的初始化代码(cs231n/classifiers/neural_net.py): cell 3 前向传播计算 ...
1===本节课对应视频内容的第三讲,对应PPT是Lecture3 2===本节课的收获 ===熟悉SVM及其多分类问题 ===熟悉softmax分类问题 ===了解优化 ...
一、准备工作 安装Ipython Notebook[4] 设置远程访问服务器上Ipython[2,5],我直接用的[5]中的方法,可以直接在本地浏览器上使用服务器上的notebook ...
CS231N系列课程作业总结 CS231N第一次作业Q2 SuportVectorMachine CS231N第一次作业Q3 SoftMax CS231N第一次作业Q4 TwoLayerNeuralNet CS231N第一次作业Q5 ImageClassifyExercise ...
安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考 ...
可以参考:cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业 多类 SVM 的损失函数及其梯度计算(最好)https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 (也不错) 作业部分: 完成结构化SVM ...