斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(九) :卷积神经网络

TinyMind 2018-07-16 10:35
卷积神经网络的结构基于一个假设,即输入数据是图像,基于该假设,我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效,并且大幅度降低了网络中参数的数量。

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(八) :神经网络3

TinyMind 2018-07-16 10:35
讲解神经网络的动态部分,即神经网络学习参数和搜索最优超参数的过程。

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(七) :神经网络2

TinyMind 2018-06-15 11:04
该笔记介绍了数据的预处理,正则化和损失函数

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(六) :神经网络

TinyMind 2018-06-14 18:11
该笔记介绍了神经网络的建模与结构

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(二) :图像分类(下)

TinyMind 2018-05-30 17:39
验证集、交叉验证集和超参数调优\Nearest Neighbor的优劣等

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(二) :图像分类(上)

TinyMind 2018-05-30 17:14
图像分类、数据驱动方法和流程、Nearest Neighbor分类器等

斯坦福CS231n深度学习课程笔记翻译(一)——Python Numpy教程

TinyMind 2018-05-29 18:39
此教程非常适合想要入门与系统学习深度学习的小伙伴
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