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SVM算法的深度剖析（CS231N课程作业）
目录 前言 一、基本概念介绍 二、使用步骤 1.导入数据集和相应的库函数 2.可视化数据集，每一类随机选取7张图片 3.对数据库进行划分 4.计算训练集的损失和数值梯度编辑 5.用矢量化的方法求解loss和gradient编辑 6.利用LinearSVM模型进行数据的更新 总结…
cs231n 课程作业 Assignment 2
上一次作业基本已经讲了构建一个多层神经网络的基本知识，包括其结构，公式推导，训练方法。这一次主要关注卷积神经网络（CNN, Convolution Neural Network），要先读完课程笔记 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，基本就懂了。特别是那个解释卷积…
cs231n作业：assignment1 - features
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…
cs231n作业一 knn
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ÿ…
CS231n-assignment1详解
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 …
【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记
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…
![[cs231n] Softmax Classifier/ SVM](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[cs231n] Softmax Classifier/ SVM)
[cs231n] Softmax Classifier/ SVM
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…
cs231n学习笔记
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…
cs231n 作业环境搭建
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…
CS231n——编程作业环境配置
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
【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&…
cs231n作业-assignment1
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…
cs231n assignment1 SVM详解
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（ROW(行…
CS231n：作业1——KNN
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 …
计算机视觉 CS231n Course Introduction
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）
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&…
第一章、CS231N课程简介
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…
CS231n 学习笔记（二）
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/…
cs231n作业，assignment1-softmax详解
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…