CS231n 笔记3

最新推荐文章于 2024-08-26 12:28:44 发布
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CS231n学习笔记
休的博客
10-29 492
反向传播与神经网络初步 神经网络中神经元越多越好，有助于提高模型的表达能力。但也需要加入正则化，要注意正确的防止神经网络过拟合的方法并不是减少神经元，使得神经网络变小，而是加入合适的正则化系数。 实际上考虑到时间、算力等成本，会使用小一点的神经网络。 神经网络越宽越好还是越深越好，往往没有一个标准答案。 一般图片问题，层数会更重要些。 一般整个神经网络都用同一个激活函数，比如ReLU。 ...
cs231n笔记总结
panxiaoxie的博客
03-15 2841
cs231n的课程以及作业都完成的差不多了，后续的课程更多的涉及到卷积神经网络的各个子方向了，比如语义分割、目标检测、定位、可视化、迁移学习、模型压缩等等。assignment3有涉及到这些中的一部分，但需要深入了解的话还是得看论文了。所以在看论文前把之前已学的知识，笔记和作业代码一起做个整理。 博客里主要是自己在这个过程中做的笔记，其中很多直接贴的知乎上的翻译版note，作业放在github上...
CS231n学习笔记汇总
elfighting的博客
01-15 721
CS231n学习笔记汇总 计算机视觉 机器学习 代码实现
cs231n学习笔记
TangXin95的博客
08-29 874
这里写目录标题assignment1:1.训练预测2.明白训练 验证测试 同时在 验证上调整超参数3.写搞笑的numpy向量4.实现knn5.svm6.softmax7.两层神经网络8.利用除了像素之外的特征比如颜色直方图 梯度直方图来对性能进行改进 assignment1: 1.训练预测 2.明白训练 验证测试 同时在 验证上调整超参数 3.写搞笑的numpy向量 4.实现knn 5.svm 6.softmax 7.两层神经网络 8.利用除了像素之外的特征比如颜色直方图 梯度直方图来对性能进行改进 HOG
CS231n 学习笔记（二）
2401_85012446的博客
05-15 1368
虽然利用上一讲中的计算图像边缘，把边角各种形状分类好，写一些规则识别，但这不是一种可推演的算法，效果也并不好。实际处理上，我们并不写一些分类规则，而是在网络上抓取各种分类大量图片数据集或者直接利用一些建好的数据集，训练机器来分类这些图片，机器会接受所有数据，用某种方式总结，然后生成某种模型，总结识别出这些不同类的对象的核心要素。注： 训练集只是单纯记录所有训练数据那么给出两幅图片，我们应怎样对它们进行比较呢？。以下是其中一种方式。
CS231n 课程笔记翻译
u011482783的专栏
11-15 1982
【本文转载自智能单元 - 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit，仅用于学习目的，如有侵权，请联系741258749@qq.com删除】
cs231n笔记
emmaczw的博客
11-19 566
cs231n笔记，知乎翻译全篇（1年前），看起来比看视频快一些。
（CS231n课程笔记）深入探讨 k最近邻算法（KNN算法）
m0_63680328的博客
08-26 1712
KNN最邻近分类算法的实现原理：判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记
热门推荐
种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！
04-06 1万+
最近开了一个新坑——【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程，准备认真学习并记录自己的学习历程。 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元，比较详细地翻译了课程笔记，我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（一）：Python Numpy教程(1) 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（二）：Python Numpy教程(2)...
2023最新CS231N课程笔记
01-12
综上所述，2023年CS231n课程笔记为学习者提供了一个全面了解计算机视觉的平台，通过深入学习和实践，可以提升对图像理解、模式识别和智能分析的能力，为未来在这个领域的研究和开发打下坚实基础。
cs231n课程笔记
10-06
《CS231n课程笔记》是一份精心编制的入门指南，它为想要了解和深入计算机视觉的初学者提供了一个系统的学习框架。 课程内容的基础性和实战性并重，以斯坦福大学的CS231n课程为基础，涵盖机器学习的众多基础知识。...
CS231n学习笔记.zip
06-08
此外，卷积神经网络作为处理图像数据的主流架构，在CS231n学习笔记中也会有深入的讲解，包括卷积层、池化层、全连接层的作用和设计，以及如何通过层叠这些基本组件构建有效的CNN模型。 在图像分类方面，笔记可能会...
CS231n课程笔记
04-28
斯坦福大学计算机视觉课程CS231n的课程笔记，高清有代码。
CS231n课程笔记.md
07-30
翻译修改了官方文档所有笔记，供大家进行参考学习，有不足的地方可以帮我指正一下
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
CS231n课程笔记系列翻译整理
- 11_CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3（上）.pdf，可能包含更多关于神经网络高级技术的笔记。 - 8_CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记.pdf，详细讲解神经网络训练中的核心算法——反向传播算法，它是神经网络能够...
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