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     CS231N计算机视觉公开课的作业答案,只有assignment1,其中包含了作业,还有作业的答案,还有在网上下载的数据集,都在里面了。这个作业是用的anaconda的jupyter来做的。 如果后期的软件下载,或者如何打开使用,...

     任务:超过了图像分类,包括了Semantic Segmentation: 语义分割、 Object Detection: 目标检测、 Instance Segmentation: 实例分割、视频分类、可视化与理解 、多模态视频理解。包括:线性分类器、正则化和优化、...

     这指的是通过视觉信息来引导音频信号的分离,即使用图像或视频信息来帮助区分和提取音频中的不同声源。思路是:取一个2D卷积神经网络架构,将其中的每个2D Kh x Kw 卷积/池化层替换为3D Kt x Kh x Kw 的版本。...

     一些快速创建数组的方法:np.zeros创建全0数组,np.ones创建全1数组,np.full创建一个给定大小和类型并且以指定数字全部填充的新数组,np.eye创建对角线全为1的单位矩阵。很奇怪为什么这里修改切出来的b,会影响a的值...

     译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译。本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改。译文含公式和代码,建议PC端阅读。 原文...

     把w1*w2看成一个参数w3,那么y2=w3x还是一个线性输出,没什么用。比如说一个二分类问题,如果使用不使用激活函数,那么他的决策边界只能是。若使用了激活函数,以sigmoid为例,就可以实现。如果不使用非线性激活函数...

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     CS231N的笔记(PDF格式),方便一边看视频一遍对照,知乎貌似有中文的翻译

     探索深度学习基础:cs231n课程资源 项目地址:https://gitcode.com/cs231n/cs231n.github.io 项目简介 cs231n 是斯坦福大学开设的一门计算机视觉课程的官方网站,它提供了丰富的课程资料、讲义、作业和代码示例,帮助...

     并且由于参数的更新,每层输入分布都在发生变化,导致网络很难收敛,为了让网络可以正常训练,就需要。神经网络研究人员发现,这个现象是由于每层分布的差异过大,并且无法预测导致的,那么如果让每一个batch样本在...

     CS231n作业回购 这是我自学课程的。 设定说明 本地工作 安装Anaconda: Anaconda虚拟环境:一旦安装了Anaconda,就可以为课程创建一个虚拟环境。 如果选择不使用虚拟环境,则要确保代码的所有依赖项都已全局安装在您...

     CS231N最新课件 (2019):斯坦福CS231李飞飞 深度学习,卷积神经网络的入门课程,对于想学习深度学习尤其是图像识别来说非常适合,19年最新个版本

     至此,CNN包括了卷积层、池化层、全连接层的这种特殊的神经网络,已经大致介绍完了。在作者看来,CNN工作的过程相较于传统的神经网络来说,它更像一个“全局-局部-全局”的过程。它通过卷积层,池化层,一步一步的...

     CS231n 我对最新课程CS231n“用于视觉识别的卷积神经网络”的作业的解决方案。 很难,但是很酷。构架在此过程中,可以在两个框架之间进行选择: TensorFlow和PyTorch 。 我决定遵循TensorFlow轨道。 因此,没有为...

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