GitHub地址：https://github.com/ZJUFangzh/cs231n 个人博客：fangzh.top 抽取图像的HOG和HSV特征。 对于每张图，我们会计算梯度方向直方图(HOG)特征和用HSV（Hue色调，Saturation饱和度,Value明度）颜色空间的色…

cs231——knn作业 cs231——knn作业 cs231——knn作业1.基础概念1.1 self.X_train1.2 y_train1.3 X 2.作业一——两层循环实现3作业二——实现knn投票机制4作业三——使用一层循环实现5作业四——不用循环6作业五--交叉验证 1.基础概念 1.1 self.X_train 这是训练集&#xff…

博客中的一部分公式和图片无法展示，建议移步至GitHub中。assignment1中有一个assignment.pdf，这个就是本文导出的pdf版本。 Github传送门 1. 配置问题 考虑到很多朋友使用Windows系统（包括我这个VegetableBird…），这…

cs231n作业——softmax cs231n cs231n作业——softmax1.基础知识2.使用循环进行求loss和求导3.向量化进行求导和loss1.基础知识 Inputs: - W: A numpy array of shape (D, C) containing weights. - X: A numpy array of shape (N, D) containing a minibatch of data. - y: A …

最近开了一个新坑——【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程，准备认真学习并记录自己的学习历程。 文章目录 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记课程笔记学习安排Week 1Week2Week3Week4Week5Week6Week7Week8Week9Week10Week11Week12【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉…

scores由线性函数得到: 损失函数 Loss function: Softmax —— 交叉熵损失 Cross Entropy Loss 每个样本的损失： SVM —— Hinge Loss 正则项： 总损失 数据损失正则项： 损失函数求梯度 gradient Softmax 对weights的梯度：矩…

这里写目录标题 assignment1:1.训练预测2.明白训练 验证测试 同时在 验证上调整超参数3.写高效的numpy向量4.实现knn5.svm6.softmax7.两层神经网络8.利用除了像素之外的特征比如颜色直方图 梯度直方图来对性能进行改进9.jupyter使用numpy 语法pytorchassignment2:understand Ne…

纯纯是新手，本来想用2021年的作业资料完成作业，但是由于使用不了colab放弃了2021年的作业，转而使用2019年的作业资料。 主要参考资料：https://cs231n.github.io/assignments2019/assignment1/#option-b-local-development 作业环…

1 致谢 感谢琦爷的帮助！ 2 系统要求 作业需要在Linux系统上面完成，不能使用Windows系统，为什么呢？ 在作业1中，需要下载CIFAR-10数据集，下载的方式是通过助教提供的命令行代码完成的，如图所示…

【Python学习笔记】cs231nPython Numpy教程 回顾经典教程cs231n，完成assignments觉得很困难，感觉自己python基础语法掌握的不是很熟，就顺藤摸瓜找了cs231n他们的官方Python个Numpy教程 如果对英文原版上手有困难，可以看这个&…

assignment 1 (cs231n) 文章目录 assignment 1 (cs231n)KNN基础计算distances 方法一：双层循环计算distances 方法二：单层循环计算distances 方法三：无循环根据dists找到每个测试样本的种类KNN模型汇总交叉验证 KNN基础 计算distances 方法一…

1. 图像的预处理问题->为什么要减去均值图像2. SVM分类器 a. 背景知识b. SVM(Multiclass Support Vector Machine)c. practical considerationd. 计算倒数※（难点）e.作业代码详解 1. 图像的预处理问题->为什么要减去均值图像 （ROW(行…

前言 详细代码见github 问答总结： 实现knn算法中，我们使用了torch.argsort, torch.argmax, torch.bincount函数简化了代码，脑海中模拟他们的过程。实现knn算法向量化过程中，我们使用了号的传播原理(distd1d2d3),其中 d 1 ∈ R M …

CS231n是非常经典的计算机视觉课程，为了方便新手学习，尤其是英文不好的同学，特意将该课程亲自翻译成中文，希望能对大家学习CV有一定的帮助。 CS231n每一年都有课程，最早的是2015年(http://cs231n.stanford.edu/2015)&a…

斯坦福大学的 CS231n（全称：面向视觉识别的卷积神经网络）一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程，每年开课都吸引很多学生。今年是该课程第3次开课，学生达到730人（第1次150人，第2次350人&…

一、计算机视觉研究范围 二、计算机视觉与深度学习的历史 1.计算机视觉的发展历史 (1)早期探索（20世纪50年代至70年代） 20世纪50年代：研究生物视觉的工作原理，如Hubel和Wiesel对猫咪视觉皮层系统的研究，揭示了信息分…

时间：2019/3/24 内容： 1.数据驱动方法 2.KNN 任务： 完成Assignment1 Q1 https://cs231n.github.io/assignments2018/assignment1/ 课时4：数据驱动方法 numpy教程： http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/…

文章目录 交叉熵 Cross Entropy二分类多分类前向传播公式：反向传播，计算梯度：使用循环计算梯度向量化（不使用循环） 交叉熵 Cross Entropy 可以衡量两个分布之间的距离，记 x i x_i xi​为第i个样本&#xf…

作者：韩信子ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/259声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 本篇…

lightbox效果（点击下面的图片！）： Close 实现这个lightbox的原理很简单：添加一个div层用来显示黑色透明的那个覆盖层（用z-index来实现）；再添加一个div层，用来显示中间要显…