随笔分类 - CS231N
stanford CS231N : Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
摘要:Assignment 3 Image Captioning with Vanilla RNNs * jordn rnn is better than elman rnn ! why ? just look at their struture! * lstm 是一种网络,还是网络中的 cell ? *
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摘要:Lecuture 12: Visualizing and Understanding What is going on inside Convnet First Layer The last Layer 如果将神经网络的前几层看成是特征提取器,那么这个网络的特征相应特性是什么?在众多的方法中,有个
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摘要:assignment2 Q1: Fully-connected Neural Network (25 points) “独立完成” Fully-connected Neural Network 作业,还是挺开心的 5 层 Fully-connected Neural Network 加上 dropo
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摘要:assignment1 Q1: k-Nearest Neighbor classifier (20 points) 收获:开始学习 numpy,two_loop、one_loop 方法都能写出来但是 no_loop 就不会写,而且连答案都看不懂 交叉验证的那段代码可以复用,可以 copy 到其它项目
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摘要:Lecture 1: Introduction 1. 看图说话 图 1-1: 计算机视觉所需的背景知识 Computer Vision 涉及到的学科比较多,如果想要在 Computer Vision 这块有所成就必须要有深厚的多学科理论基础。仅凭着计算机功底 + 机器学习功底是不行(何况,我什么功底
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