随笔分类 - Cs231n
摘要:Lecture 9 CNN Architectures 参见:https://blog.csdn.net/qq_29176963/article/details/82882080#GoogleNet_83 一、 LeNet-5: 神经网络的第一个实例,用于识别邮票上的手写数字,使用步长为1,大小为5
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摘要:assignment 2 assignment2讲解参见: https://blog.csdn.net/BigDataDigest/article/details/79286510 http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5765142.html 最后一个作业Q5基
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摘要:Lecture 8 Deep Learning Software 课堂笔记参见:https://blog.csdn.net/u012554092/article/details/78159316 今天我们来介绍深度学习软件,它们的性能、优劣以及应用流程,包括CPU、GPU和一些流行的深度学习框架。
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摘要:Lecture 7 Training Neural Networks 2 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit 本节课主要讲述比较常用的优化算法,正则化方法以及迁移学习。 一、 优化: 随机梯度下降算法是
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摘要:Lecture 6 Training Neural Networks 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit 本节课内容主要包括三部分:训练前准备、训练和评分。具体包括激活函数的选择,预处理,权重初始化,正
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摘要:Lecture 5 CNN 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit 不错的总结笔记:https://blog.csdn.net/sugar_girl/article/details/79108709 1.卷
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摘要:KNN assignment1 KNN讲解参见: https://blog.csdn.net/u014485485/article/details/79433514?utm_source=blogxgwz5 np. flatnonzero(a) 返回a的展平版本中非零的索引。 a1 = np.ran
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摘要:Lecture 7 神经网络二 课程内容记录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit 1.协方差矩阵: 协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变
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摘要:反向传播 课程内容记录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit 雅克比矩阵(Jacobian matrix) 参见https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8615686.html
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摘要:Lecture 4 最优化 课程内容记录: (上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326?refer=intelligentunit 1.
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摘要:Lecture 3 课程内容记录:(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580?refer=intelligentunit (中)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670?refer=intelligentunit (下)http
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摘要:Lecture 2 课程内容记录:(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 numpy文档翻译:https://zhuanlan.zh
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摘要:Lecture 1 视频网址:https://www.bilibili.com/video/av17204303/?p=2 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884?refer=intelligentunit 补充材料翻译笔记。https://blog.csdn.n
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