CS231n
计算机视觉历史回顾与介绍
第一课时：
  深度神经网络：卷积神经网络
  计算机视觉是跨学科的领域
  NLP 自然语言处理
  生物进化出眼睛
  相机的出现
  基础视觉皮层(处理视觉)
第二课时：
  通过实验发现，视觉处理的第一步是对简单的形状结构处理
  简单的边缘结构，边缘决定了结构
  (论文)block world
  CVPR,ICCV
  分层的模型
  感知分组
  人脸检测，富士山相机的人脸检测-2006年
第三课时：
   ImageNet（5000万张，2万个分类）
   ImageNet 挑战赛(针对ImageNet的计算机视觉竞赛)
   2012年卷积神经网络的运用，赢得了ImageNet挑战赛
   特征加支持向量机的结构
   MSRA（残差神经网络）
   对深度学习起了很大的推动作用（GPU，Big Data）
数据驱动的图像分类方式
第四课时：
   线性分类器
   对不同场景具有鲁棒性
   分类问题的复杂性
   进邻算法分类器
   k邻近，k变大图像分类变平滑，效果变好。
   欧式距离，曼哈顿距离
   分类器的泛化验证
第五课时：
   输入一张图像，输出与10个类相对应的数值。
   线性分类器，就是得到最合适的W和B(W是系数，B是独立的权重参数)
   改变每一张图的大小，使他们变成同等大小，就可以转化成长度相同的列向量
   最先进的方法是使用的方形图片
   对权重矩阵W的理解，类似模式匹配
   分类器对图片做了混合变成单个模型，所以会出现双头马，不同角度的汽车重合。
   损失函数，对于一个确定的分类器W，在我们的测试中得到的结果有多坏。
   对于汽车颜色细节识别，引入了神经网络。
线性分类器损失函数与最优化
第六课时：
   多类SVN损失,SVN（向量机）
   SVN损失函数的计算公式：$L_i=\sum_{j!=y_j}max(0,s_j-s_y_j+1)$,这里的1叫做安全系数
   $L = 1/N\sum_{i=1}^{N}L_i$
   正则化,正则化是权衡你的训练损失和你用于测试集的泛化损失
   L2正则化考虑了X要素中的大部分东西，尽可能的展开w的权重
   SVN和softmax分类器，softmax又叫逻辑斯蒂回归
   softMax：$L_i=-log(\frac{e^{s_y_i}}{\sum_{j}e^{s_j}})$
第七课时：
   SoftMax会考虑每一个样例点，SVN对离边界点近的样例点敏感，对离边界点远的样例点不敏感
   线性分类损失可视化：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify/
   多维度的梯度
   步长和权重的正则化参数lambda是需要关注的两个关键点。
   mini-batch，取和GPU或者CPU内存匹配的大小的batch的数据来估测梯度。
   SGD
   while True:
     data_batch = sample_training_data(data, 256) #sample 256 examples
     weights_grad = evaluate_gradient(loss_fun,data_batch,weights)
     weights += -step_size*weights_grad #perform prameter update
   不同的学习速率导致了最终学习结果的好坏(想象成寻找大盆地的最低点)
反向传播与神经网络初步
第八课时：
   计算图，反向传播算法
   链式法则，将局部梯度和最后输出结果的梯度相乘
   前向和反向花的时间基本上是一样的，通常反向慢一些。
   BP的拆分力度，S门
   对于最大值门，Max(x,y)，反向传播时较小的梯度为0，较大的梯度是传播过来的梯度
   乘法门的实现
   class MultiplyGate（object）：
     def forward(x,y):
    z = x*y;
    self.x = x #must keep these around!
    self.y = y
        return z;
     def backward(dz)
    dx = self.y * dz;#[dz/dx*dL/dx]
    dy = self.x * dz;#[dz/dy*dL/dz]
        return [dx, dy]
第九课时：
   本地梯度原本是标量现在是雅克比矩阵：表示X中每个元素对Z中每个元素的影响。
   并不需要计算雅克比矩阵，层和层之间的交流是通过向量，除非是输出多重才用雅克比矩阵，我们最终输出是一个数
   神经网络，汽车模型，隐藏层。 


import numpy as np
# sigmoid function
def nonlin(x,deriv=False):
    if(deriv==True):
        return x*(1-x)
    return 1/(1+np.exp(-x))
 
# input dataset
X = np.array([  [0,0,1],
                [0,1,1],
                [1,0,1],
                [1,1,1] ])
 
# output dataset            
y = np.array([[0,0,1,1]]).T
 
# seed random numbers to make calculation
# deterministic (just a good practice)
np.random.seed(1)
 
# initialize weights randomly with mean 0
syn0 = 2*np.random.random((3,1)) - 1
 
for iter in xrange(10000):
    # forward propagation
    l0 = X
    l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0))
 
    # how much did we miss?
    l1_error = y - l1
 
    # multiply how much we missed by the
    # slope of the sigmoid at the values in l1
    l1_delta = l1_error * nonlin(l1,True)
 
    # update weights
    syn0 += np.dot(l0.T,l1_delta)
print "Output After Training:"
print l1

http://python.jobbole.com/82758/


   
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