- 博客(11)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 cs231n Lecture 5
前几次课已经学了简单的loss function以及optimazation相关的知识，并简单介绍了Neural Network.
2016-03-24 20:39:27
2017
原创 cs231n Lecture 4
今天的主要内容是Backpropagation and Neural Networks (part 1).我们在第2节课定义了一个scores function，在上节课对其补充了SVM loss和Softmax loss这两种损失函数以及regularization.我们现在的主要目的，就是从Loss=data loss+regularization中解出最好的W使得Loss最小。
2016-03-24 20:35:12
1050
原创 cs231n Lecture 3
上次课简单叙述了一下图像分类的整个流程；接着引入了一个linear score function.今天的主要内容为：**Loss function+optimization**.
2016-03-17 21:15:48
1253
原创 cs231n Lecture 2
这节课中，我们会介绍一个简单的图像分类流程，简单介绍NN，KNN，hyperparameter，交叉验证等知识，同时，我们会定义一个线性判别函数（linear score function）。
2016-03-17 21:07:32
1121
原创 cs231n 2015-2016 winter
cs231n 2015-2016 winter 课程 cs231n的课程名Convolutional Neural Networks for Visual Recognition已经很好的概括了该课程的核心内容：利用CNN进行图像分类等视觉任务。 刚好，我现在最感兴趣的方向就是计算机视觉，所以看这门课、学会这门课是比较重要的一件事。
2016-02-04 11:20:02
3439
原创 图像卷积及Caffe中的卷积实现
图像卷积及Caffe中的卷积实现 本文简单介绍了卷积、图像卷积以及Caffe中的卷积实现等相关知识，写作过程中参考了很多很赞的资料，有兴趣的读者可以从【参考资料】查看。
2016-02-03 20:07:30
6599
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人