cs231n'18：Lecture 5 | Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2022-02-17 10:48:06 发布
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#AI #CNN #cs231n

本指南建议先学习Lecture6和7，之后结合Lecture5和9一同学习以获得更佳的理解效果。Lecture5详细讲解了CourseNote9的内容。
【CS231n 学习笔记】Lecture6：Training Neural Networks Part 2
weixin_44564705的博客
08-24 255
Parameter Updates SGD 随机梯度下降是一种较为简单的优化算法，首先通过反向传播得到梯度，然后用梯度乘以学习率： 随机梯度下降算法是根据梯度的方向进行更新的，如果有一个损失函数表面（损失值集成的平面），有一个方向的长度远远大于其他方向，所以损失函数（偏导数）在该水平方向上就比较浅显（shallow），而在垂直方向上就比较陡峭（steep），我们要根据合成的方向去进行参数更新，以达到损失的最小值，也就是说，损失函数在水平方向更新的很慢，在垂直方向上更新的较快： 上述图..
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
qq_33816657的博客
12-01 876
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 原文：http://xanadu.cs.sjsu.edu/~drtylin/classes/cs267_old/ImageNet%20DNN%20NIPS2012(2).pdf 翻译：https://www.jianshu.com/p/ea922866e3be 一、...
CS131学习笔记（lecture5）
玄云飘风的博客
03-29 1503
讲义链接：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1718/files/05_edges.pdf 图像梯度（gradient） 由于图像中平面的截止、深度的截止以及图案的构成都是以边缘（edge）为基础的，所以边缘检测成为识别图像包含信息和重建几何观测的一个重要手段。我们不难想到，借助数学中的导数工具，即可在矩阵某一维度导数突变处获得图像...
cs231n'18：Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
FortiLZ的博客
06-26 516
一如既往，第一节课都是侃侃大山，没什么好说的。Lecture 1
cs231n-Lecture 5: Convolutional Neural Networks
weixin_45679444的博客
02-17 218
Lecture 5: Convolutional Neural Networks
CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition基于CNN的视觉识别课程
weixin_44523062的博客
02-25 909
文章目录CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognitionlecture01：Introduction, A brief history of computer visionlecture02：Image Classification pipelinelecture03: Loss Functions and Optimizati...
【CS231n 学习笔记】Lecture7：Convolutional Neural Networks
weixin_44564705的博客
08-25 293
卷积神经网络的原理 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 另补充： 步长的限制。假设图像大小为N，滤波器大小为F，如果(N-F)/stride+1=整数，则stride为允许的步长，否则不允许。 为什么滤波器的尺寸总是奇数？奇数尺寸的滤波器有更好的表达，一般使用3、5、7尺寸的滤波器。 为什么使用0来进行填充？0不会对输入数据造成影响，滤波器只用考虑输入数据。 常用卷积网络 LeNet5 LeNet5分为卷积层块和
CS231n系列课程Lecture 7: Convolutional Neural Networks
Felaim的博客
05-08 1839
贴出课程PPT和视频链接: https://pan.baidu.com/s/1c2H2k9a 密码: ye4nConvolution Layer（卷积层）哈哈，先贴出张卷积层的工作原理图。假设我们接收到的图片式32×32×3的图片，长为32，宽为32，3代表是rgb三通道，右侧有个小长方体，尺寸为5×5×3，5×5代表的是卷积核的大小，有些时候也称卷积核为滤波器，这些说法都是通用的，值得注意的是卷积
CS231n系列课程Lecture9: Understanding and Visualizing Convolutional Neural Networks
Felaim的博客
05-31 1419
贴出第九课的视频链接: http://pan.baidu.com/s/1kVOGFg7 密码: b3bx，小伙伴有兴趣还是可以下载视频和PPT再进行仔细研究的，LZ学识有限对于有些方面理解不是很透彻，如果有理解不正确的地方还是请小伙伴们指正。这节可主要讲的是对于神经网络方面的理解和可视化，所以是很酷炫的一节课，可以看到许许多多有趣的图片。理解卷积神经网络也是个大门类，也没有想象中的那么简单。本节可主
CS231n 2017 Spring Lecture5 Convolutional Neural Networks 总结
guojc学习历程
01-06 289
普通的CNN结构   这里经过卷积—下采样—FC然后最后Output（最终的输出结果这里一般做多分类，当然也有很多别的不同的任务）    在1986年才广泛开始应用反向传播。   在Imagenet第一次得到比较好的效果 一些CNN结构的历史   LeNet（第一次应用在手写字体识别的CNN）   AlexNet（在ImageNet分类任务得到很好效果的
CS231n笔记 Lecture 5 Convolutional Neural Networks
weixin_30872733的博客
08-03 137
一些ConvNets的应用 Face recognition 输入人脸，推测是谁 Video classfication Recognition 识别身体的部位, 医学图像, 星空, 标志牌, 鲸... 图像描述 Image Captioning transfer 卷积操作和信号处理的卷积操作的区别 印象中在学习数字图像处理这门课的时候，里面提到过卷积操作，当时的计算方法是，需要把卷...
斯坦福CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition lecture 1-5
10-01
斯坦福大学的CS231n课程是全球知名的计算机视觉领域深度学习课程，其2017年春季学期的系列讲座深入浅出地介绍了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在视觉识别中的应用。这些讲座涵盖了从基础知识到...
cs231n_2017_lecture5.pdf
01-20
这份文档是cs231n课程2017年春季学期第五讲的内容，主题是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。该课程由Fei-Fei Li、Justin Johnson和Serena Yeung共同讲授。本讲内容不仅介绍了卷积神经网络的...
Stanford cs231n'18 课程及作业详细解读
FortiLZ的博客
06-26 4441
Stanford
cs231n'18： Assignment 3 | RNN Captioning
FortiLZ的博客
07-06 3008
Assignment3 | RNN Captioning 这部分实际上做了两件事情，首先建立一个 RNN，然后以此 RNN 为基础，训练一个模型来完成图片 caption 的工作。我感觉作业中的代码先后顺序有些混乱，这里依照自己的理解，把内容重新组织一下。 Dataset train 和 val 使用的是 Coco2014，从打印出来的 data 信息来大概浏览一下数据的构成。 t...
cs231n'18： Assignment3 | Network Visualization
FortiLZ的博客
07-11 2575
Assignment3 | Network Visualization 在这里只解决与 NN 有关的问题，与 PyTorch 有关的问题，集中到另外的一个 project 专门学习。 Saliency Maps Saliency map 表示的是图片中的每一个像素对最终分类 score 的影响有多大。计算 saliency map 时，首先使用一个训练好的 model，计算出输入图片的对...
cs231n'18： Assignment 2 | FullyConnectedNets
FortiLZ的博客
06-28 2173
Assignment 2 | FullyConnectedNets gradient check函数的不同实现 到目前为止用到了三个gradient check函数，分别是：grad_check_sparse，eval_numerical_gradient，eval_numerical_gradient_array。 eval_numerical_gradient def eval...
cs231n'18： Assignment 2 | Batch Normalization
FortiLZ的博客
06-27 1894
Assignment 2 | Batch Normalization 上文吐槽BN部分讲的太烂，2018年果然更新了这一部分，slides里加了好多内容，详见Lecture 6的slides第54到61页，以及Lecture 7的slides第11到18页，这里结合着原始论文和作业，把BN及其几个变种好好总结一下。 Batch Normalization Train 前面的作业中已...
cs231n'18：Assignment 2 | PyTorch
FortiLZ的博客
06-29 1863
Assignment 2 | PyTorch 初步介绍了一下 PyTorch，准备找个教程好好学习一下，以后以 PyTorch 为主了。
2017年CS231n课程5：卷积神经网络介绍与历史
本资源是一份名为"cs231n_2017_lecture5.pdf"的文档，主要聚焦于深度学习中的一个重要概念——卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。课程由Fei-Fei Li、Justin Johnson和Serena Yeung教授，于2017年4...
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