小白一枚~ 　　由於正在學習cs231n，第一節課就涉及到用這個數據集進行圖像分類。該數據集的頁面：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 這篇隨筆可以看作個人對於cifar數據集的介紹的中文版，Orz大佬勿嘲笑~~ /********************************************************** ...

引入 回憶一下高中生物中學到的知識：當一個神經元受到足夠強的刺激的時候，就會被激活向下一個神經元釋放遞質，然后激活下一個神經元，以此類推，最終將信號傳導到需要的地方。 那么我們的神經網絡也是由此而來 ...

1 訓練 在前面當中我們討論了神經網絡靜態的部分：包括神經網絡結構、神經元類型、數據部分、損失函數部分等。 這個部分我們集中講講動態的部分，主要是訓練的事情，集中在實際工程實踐訓練過程中要注意的一 ...

第一個作業的第一個問題，寫KNN分類器，KNN的原理本身描述起來還是比較簡單， 用到的一些函數： （1）numpy.flatnonzero(): 該函數輸入一個矩陣，返回扁平化后矩陣 ...

1 數據預處理 關於數據預處理我們有3個常用的符號，數據矩陣\(X\)，假設其尺寸是\([N \times D]\)（\(N\)是數據樣本的數量，\(D\)是數據的維度）。 1.1 均值減去 均 ...

1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題，就是已有固定的分類標簽集合，然后對於輸入的圖像，從分類標簽集合中找出一個分類標簽，最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的，但 ...

可以參考：cs231n assignment1 SVM 完整代碼 231n作業 多類 SVM 的損失函數及其梯度計算（最好）https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 （也不錯） 作業部分： 完成結構化SVM ...

1 引入 上一篇介紹了圖像分類問題。圖像分類的任務，就是從已有的固定分類標簽集合中選擇一個並分配給一張圖像。我們還介紹了k-Nearest Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是 ...

寫在前面 以下是個人在學習過程中的記錄，如有侵權聯系刪除。 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit ht ...

安裝anaconda，下載assignment作業代碼 作業代碼數據集等2018版基於python3.6 下載提取碼4put 本課程內容參考： cs231n官方筆記地址 賀完結！CS231n官方筆記授權翻譯總集篇發布 CS231n課程筆記翻譯：圖像分類筆記（上） numpy參考 ...