CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

最新推荐文章于 2020-03-02 09:25:44 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/lemonQ/p/8630327.html
本文介绍了卷积神经网络的基本概念和技术细节，包括卷积层、池化层等关键组件的工作原理。通过实例展示了如何利用这些组件搭建典型的卷积网络，并讨论了它们在计算机视觉任务中的应用。

相关网址：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

转载于:https://www.cnblogs.com/lemonQ/p/8630327.html

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: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
机器学习的小学生
01-02 996
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual RecognitionModule 1: Neural Networks Image Classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits Linear classification: Suppor
[斯坦福CS231n课程整理] Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.rar
06-18
【斯坦福CS231n课程整理】Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 是一门由斯坦福大学计算机科学系教授李飞飞领导的课程，旨在深入探讨卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务中的应用。这门课程是计算机...
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.pdf
02-05
【斯坦福大学CS231n课程：卷积神经网络用于视觉识别】 斯坦福大学的CS231n课程专注于卷积神经网络（CNN）在视觉识别中的应用，旨在教授学生如何利用深度学习技术处理图像数据。这门课程由知名学者和研究者，包括Fei...
02/16/2020 Stanford- CS231-note introduction to Convolutional Neural Networks for visual recognition
01-06
real-time face detection by Paul Viola and Michael Jones 2001 computer chips were very slow but still able to do face detection in near real-time 2006- after 5 years Fujifilme rolled out the first ...
CS231n - Convolutional Neural Networks for Vision Recognition
11-27
斯坦福大学14-15年秋季课程《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》的讲义材料，英文版。我把它做成了PDF，带目录，方便阅读和打印。
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition------Python Tutorial
10点43的博客
12-24 342
源链接为：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/。 这篇指导书是由Justin Johnson编写的。 在这门课程中我们将使用Python语言完成所有变成任务！Python本身就是一种很棒的通用编程语言，但是在一些流行的库帮助下（numpy，scipy，matplotlib）它已经成为科学计算的强大环境。 我们希望你们中的许多人都有一些P...
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition------Numpy Tutorial
10点43的博客
12-25 283
源链接为：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/。 这篇指导书是由Justin Johnson编写的。 在这门课程中我们将使用Python语言完成所有变成任务！Python本身就是一种很棒的通用编程语言，但是在一些流行的库帮助下（numpy，scipy，matplotlib）它已经成为科学计算的强大环境。 我们希望你们中的许多人都有一些P...
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Summary and Assignments
KunBB的博客
09-24 1124
CS231n课程大家都很熟悉了，深度学习入门必备课程。这里就不多介绍了，只对课程资源进行归纳汇总，分享一下自己学习该课程后完成的作业，以供一起学习的同学们参考、交流。由于该课程的课件较为精炼，没有长篇大论，且知乎有全套的课件翻译，因此这里暂不对该课程知识点进行归纳总结，后续学习中如果有需要提炼的地方会对本文进行更新。 课程资源 课程地址：http://cs231n.stanford.edu/ 课程...
CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition基于CNN的视觉识别课程
weixin_44523062的博客
02-25 884
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...
［译］CS231n 卷积神经网络对于图像识别的应用－－（一）（CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）
雷雨中的双桅船
02-02 6499
卷积神经网络CNNsConvNets 概述 用于构建CNN的层 卷积层卷积神经网络（CNNs／ConvNets）卷积神经网络与上一章的普通神经网络非常相似：它们由具有可学习的权重和偏差的神经元组成。每个神经元接收一些输入，执行点积并且可选地以非线性跟随它。整个网络仍然表示单个可微分的分数函数：从一端的原始图像像素到另一端的各类别得分。 他们在最后一个（完全连接）层上仍然有一个损失函数（例如SVM /
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 自翻译
Linford_Xuan的博客
07-05 653
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) Convolutional Neural Networks are very similar to ordinary Neural Networks from the previous...
深度学习：CS231n官方笔记
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wangxiaopeng0329的博客
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作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 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。 CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计
课程学习向：cs231n : Convolutional Neural Networks
weixin_40516558的博客
05-07 281
关于CIFAR-10分类问题的一个简单的卷积神经网络 结构：[INPUT- CONV - RELU - POOL - FC] INPUT: 32x32x3的原始图片 CONV：选择12个filters，得到的输出维度为32x32x12（？？？） RELU：是一个elementwise的activation函数，输出维度仍然为32x32x12 POOL：进行一个下采样操作，得到的输出维度为...
【深度学习】cs231n计算机视觉 CNN（卷积神经网络）
froot的博客
03-02 1887
CNN（卷积神经网络） 完成课程笔记：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition的理解，便于实现CNN~ 1. 结构概述 2. 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 池化层 归一化层 全连接层 将全连接层转化为卷积层 3. 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 经典例子（LeNet、AlexNet、ZFNet、GooLeN...
斯坦福CS231n课程16讲讲义压缩包
本压缩包文件“cs231n.rar”包含了斯坦福大学提供的深度学习课程“cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition”相关课件。这门课程通常涵盖了计算机视觉和深度学习的基础理论与应用，特别是卷积...
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