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2019年1月5日

CS231n assignment3 Q5 Generative Adversarial Networks

摘要： LeakyReLU Random Noise Discriminator Architecture: Fully connected layer with input size 784 and output size 256 LeakyReLU with alpha 0.01 Fully conne 阅读全文

posted @ 2019-01-05 15:25 bernieloveslife 阅读(1430) 评论(0) 推荐(0)

CS231n assignment3 Q4 Style Transfer

摘要： ""Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" (Gatys et al., CVPR 2015)" . 复现这一篇论文中的代码 loss由三部分组成，内容loss，风格loss，正则化loss，其中风格loss使用gram矩阵阅读全文

posted @ 2019-01-05 14:05 bernieloveslife 阅读(1108) 评论(0) 推荐(0)

CS231n assignment3 Q3 Network Visualization: Saliency maps, Class Visualization, and Fooling Images

摘要： Saliency Maps 一张saliency map告诉了我们在图片中的每个像素点对于这张图片最后的预测得分的影响程度。为了计算它，我们要计算正确的那个类的未归一化的打分对于图片中每个像素点的梯度。如果图片的尺寸是(H,W,3),那么梯度的尺寸也应该是(H,W,3);对于图片中的每个像素点,梯度阅读全文

posted @ 2019-01-05 12:45 bernieloveslife 阅读(2334) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月4日

CS231n assignment3 Q2 Image Captioning with LSTMs

摘要：跟作业1很类似，区别只是在于每个单元的公式不一样前向过程 next_h error: 5.7054131967097955e 09 next_c error: 5.8143123088804145e 09 后向过程 dx error: 6.335163002532046e 10 dh error: 阅读全文

posted @ 2019-01-04 21:25 bernieloveslife 阅读(803) 评论(0) 推荐(0)

CS231n assignment3 Q1 Image Captioning with Vanilla RNNs

摘要：来到最后一个作业，前两个作业仍然是使用numpy来实现一个rnn/lstm网络，后边三个作业则用到了tensorflow/pytorch，目前只用了tensorflow来完成，以后或许会把pytorch的也完成了。前言第一个任务是使用rnn来完成图像标注的任务。image caption是rnn 阅读全文

posted @ 2019-01-04 17:22 bernieloveslife 阅读(1190) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月3日

使用tensorflow预测函数的参数值(a simple task)

摘要：已知x1,x2,x3,y 根据y = a a x1 + b b x2 + a b x3 预测参数a和b Output: 0 [0.16722116] [0.4231345] 0.287351 20 [0.46662363] [0.81065917] 0.00041220474 40 [0.51124 阅读全文

posted @ 2019-01-03 18:40 bernieloveslife 阅读(1011) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月29日

CS231n assignment2 Q5 TensorFlow on CIFAR-10

摘要： Part I: Preparation 略 Part II：Barebone TensorFlow 首先实现一个flatten函数：完成一个两层的全连接网络并测试：完成一个3层的卷积网络并测试：网络结构如下： 1. A convolutional layer (with bias) with 阅读全文

posted @ 2018-12-29 22:31 bernieloveslife 阅读(3713) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月28日

CS231n assignment2 Q4 Convolutional Networks

摘要：终于来到了卷积网络首先完成最基本的前向传播: Testing conv_forward_naive difference: 2.2121476417505994e 08 一个有趣的测试，通过我们实现的卷积层处理图片，得到其边缘信息。完成基本的后向传播： Testing conv_backward 阅读全文

posted @ 2018-12-28 22:47 bernieloveslife 阅读(3789) 评论(0) 推荐(0)

CS231n assignment2 Q3 Dropout

摘要： Dropout see "Geoffrey E. Hinton et al, "Improving neural networks by preventing co adaptation of feature detectors", arXiv 2012" 完成前向传播 def dropout_fo 阅读全文

posted @ 2018-12-28 15:17 bernieloveslife 阅读(1202) 评论(0) 推荐(0)

CS231n assignment2 Q1 Fully-connected Neural Network

摘要：有句话叫“懂得了很多道理，依然过不好这一生。”用在这道题里很合适“懂得了每个过程的原理，依然写不好这代码。” 但抄完之后还是颇有收获的。 1、完成放射变换前向传播，f = wx + b Testing affine_forward function: difference: 9.7698494681 阅读全文

posted @ 2018-12-28 11:32 bernieloveslife 阅读(4402) 评论(0) 推荐(0)

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