CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记2

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最新推荐文章于 2022-01-11 13:16:26 发布
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cs231n课程笔记
10-09
李飞飞深度学习笔记。
cs231n课程学习笔记中文版
01-03
cs231n课程学习笔记翻译后的中文版，经过整理后变为word文档，供大家下载学习
CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记.pdf
05-18
CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记，Andrej Karpathy授课，由杜客和猴子翻译完成，堃堃和李艺颖进行校对修改
CS231n 课程笔记翻译：最优化笔记
机器学习的小学生
01-12 589
原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 [知乎专栏]
斯坦福CS231n-计算机视觉—笔记汇总
深海小泡
12-17 6273
CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 - 智能单元 - 知乎专栏  https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上） - 智能单元 - 知乎专栏  https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下） - 智能单元 - 知乎专栏  http
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记 2 - 知乎专栏1
08-03
【神经网络笔记 2】 神经网络是机器学习领域中一种强大的模型，用于处理各种复杂的分类和回归任务。在本篇笔记中，我们将深入探讨神经网络的一些关键方面，包括数据预处理、权重初始化以及批量归一化等技术。 **...
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记21
08-03
这篇“CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记21”主要讲述了数据预处理的几种方法，包括均值减法、归一化、PCA和白化。以下是对这些概念的详细说明： 首先，**均值减法**是最基础的预处理操作，通过减去数据集中每个...
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记11
08-03
【神经网络】是一种模仿人脑神经系统的计算模型，用于解决复杂的学习任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。神经网络的核心是通过多层的神经元连接，实现从输入到输出的非线性映射。 【单个神经元】在生物...
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上） - 知乎1
08-03
【神经网络笔记1（上）】这篇笔记主要介绍了神经网络的基础知识，没有依赖于生物学的类比，而是从数学和算法的角度出发。首先，它强调了神经网络算法不同于简单的线性分类器，线性分类器使用矩阵乘法计算图像的类别...
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（下） - 知乎专栏1
08-03
这篇翻译自斯坦福大学CS231n课程的神经网络笔记主要介绍了神经网络的基本概念和结构。神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，它通过一系列的连接进行信息处理。神经元是网络的基本构建块，它们通过全连接...
斯坦福cs231n课程笔记pdf版本，包括note，assignment
07-29
斯坦福cs231n课程笔记pdf版本，包括note，assignment,对了，是英文原版的
cs231n计算机视觉课程笔记
SereneL9的博客
01-11 1815
P2 目标识别 PASCAL 数据集 一个ImageNet（1500w—4000w、22000类） P3 2012： AlexNet 7-8 层 2014：VGG网络 19层 2015：残差网络152层 1998 LeCun CNN诞生用于数字识别，2012才开始流行的原因：计算能力、标签↑ P4 图像分类-数据驱动方法 计算机眼中的图像：一大堆数字：800*600的像素，每个像素由三个值表示（红、绿、蓝） 问题：语义鸿沟存在于人类定义的语义概念与计算机实际看到的像素值之间。 challenge：
CS231n课程笔记：神经网络笔记1
沉晨尘宸的博客
08-20 749
神经网络结构一个3层神经网络的前向传播:表达能力设置层的数量和尺寸小结 灵活地组织层 将神经网络算法以神经元的形式图形化。神经网络被建模成神经元的集合，神经元之间以无环图的形式进行连接。也就是说，一些神经元的输出是另一些神经元的输入。在网络中是不允许循环的，因为这样会导致前向传播的无限循环。通常神经网络模型中神经元是分层的，而不是像生物神经元一样聚合成大小不一的团状。对于普通神经网络，最普通的层的类型是全连接层（fully-connected layer）。全连接层中的神经元与其前后两层的神经元是完全成对连
cs231n笔记
laowulong350的博客
04-29 1399
第一课：李飞飞授课 cs231a —— 更宽泛、涵盖更全面的计算机视觉课程。cs231n专门讨论cnn。 CVPR, ICCV —— 重要的计算机视觉会议 Block world (Larry Roberts, 1963) David Marr's book: VISION Normalized Cut (Shi & Malik, 1997) 将图像分割为有意义的块 Face ...
cs231n 课程笔记 学习笔记#002
laagyzz的博客
09-17 654
最优化 原文：http://cs231n.github.io/optimization-1/ 参考翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434?refer=intelligentunit 最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数W的过程。 与随机搜索和随机本地搜索相比，显然跟随梯度是最好的策略。 梯度计算 两种方法：数值梯度法（较...
cs231n完整笔记整理
weixin_30611509的博客
08-04 306
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 转载于:https://www.cnblogs.com/Manuel/p/11297337.html
CS231N课程笔记
InMKaKui的博客
09-18 264
object recognition目标识别 PASCAL Visual Object Challenge 20类 机器学习算法：图模型、SVM、AdaBoost都很容易过拟合，因为数据维度太高，参数需要优化，训练数据集不足 ImageNet：WordNet字典进行排序，22k类别，14m图片 挑战赛：1k类，1.4m图片 top5：输出概率最大的五个类别中有正确的对象认为识别成功 应...
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Leo的博客
06-01 3万+
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 原文如下 这是一篇介绍性教程，面向非计算机视觉领域的同学。教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法。下面是内容列表：
CS231N课程学习笔记
qq_41627642的博客
06-03 306
课程1（CS231N） 1、目标识别进展： 1、根据物体的边缘和曲线进行识别 2、传统机器学习进行分类和识别 3、SIFT特征匹配整个目标。（结论：某些特征能够在变化中具有表现性和不变性） 4、深度学习（卷积神经网络） 传统机器学习存在的问题：可视化的数据非常复杂，由于数据复杂，所以模型的维度高，同时还存在许多需要调优的参数。当训练数据不够时，很快会产生过拟合。 2、图像分割：把一张图中的像素点归类到有意义的区域。 3、数据集： PASCAL VOC 20个类别 IMAGE NET 2200个类别 ..
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