原文:cs231n官方note笔记

本文记录官方note中比较新颖和有价值的观点 从反向传播开始 一反向传播 反向传播是一个优美的局部过程。在整个计算线路图中,每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西: . 这个门的输出值,和 .其输出值关于输入值的局部梯度。门单元完成这两件事是完全独立的,它不需要知道计算线路中的其他细节。 反向传播的编程中要学会分段计算,即在前向传播过程中把有用的中间变量缓存下来。 输入的大小对梯度有巨大影响 ...

2018-01-18 10:45 0 1947 推荐指数:

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cs231n作业笔记】一:KNN分类器

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 ...

Sat Apr 13 01:44:00 CST 2019 0 622
cs231n作业笔记】二:SVM分类器

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 ...

Tue May 07 19:38:00 CST 2019 0 789
cs231n笔记 (一) 线性分类器

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射。另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过 ...

Wed Sep 14 03:12:00 CST 2016 0 8509
cs231n笔记:线性分类器

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类   本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测 ...

Sun Nov 13 07:13:00 CST 2016 0 1741
CS231N assignment2 SVM

CS231N Assignment2 Support Vector Machine Begin 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。 课程主页:网易云课堂CS231N系列课程 语言:Python3.6 1线形分类器 ...

Sun Feb 17 20:14:00 CST 2019 0 965
cs231n assignment1 KNN

title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类。python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下 ...

Wed Sep 18 01:58:00 CST 2019 0 362
cs231n(三) 误差反向传播

摘要 本节将对反向传播进行直观的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处,对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。反向求导的核心问题是:给定函数 $f ...

Thu Sep 15 22:26:00 CST 2016 2 1965
CS231n 斯坦福深度视觉识别课 学习笔记(完结)

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始 ...

Sat Aug 11 05:50:00 CST 2018 0 1633
 
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