12 2022 档案
摘要:该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自:[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(三) 训练神经网络、【cs231n笔记】10.神经网络训练技巧(上)、CS231n学习笔记-训练神经网络、整理学习之Batch Normalization(批标准化)、CS231n-2022 Module1: 神经网
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摘要:该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自:超详细斯坦福CS231n课程笔记(第五课)——卷积神经网络、cs231n学习笔记——五.CNN 卷积神经网络 #一、卷积神经网络的历史 #二、卷积神经网络的结构 ##1、全连接层Fully Connected Layer 对于一张32×32×3的图像,将所
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摘要:该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自:【cs231n】详解神经网络中的反向传播、CS231n笔记三:神经网络之反向传播、超详细斯坦福CS231n课程笔记(第四课)——反向传播和神经网络 #一、反向传播backpropagation 反向传播是链式法则的递归调用 ##(一)反向传播backpro
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摘要:该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自 李飞飞笔记、cs231n 第三章 损失函数和最优化、超详细斯坦福CS231n课程笔记(第三课)——损失函数和优化损失函数、【cs231n】lecture 3损失函数和优化、CS231n笔记二:损失函数和优化介绍、CS231n学习笔记——损失函数 一、损失函
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摘要:该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自 李飞飞笔记、cs231n计算机视觉课程笔记、图像识别算法(一)、cs231n笔记2—线性分类 #一、图像识别Image Classification ##1、在CV中的一个核心问题 图像识别的任务就是给输入的一张图像一个标签。 ##2、问题:语义鸿沟Sem
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