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深度学习

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全部文章 / 深度学习（共18篇）

学习笔记-PyTorch实现ResNet

代码来源：PyTorch学习仓库：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial Resnet是何神提出的深度残差网络，旨在减少网络深度对过拟合的影响，采用深度残差进行网络学习F(x)-x 在进行代码编写的时候，注意resnet的几个小点： 1.由于我这里只用了...

2022-04-26

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python创建xml并完成基本的操作

创建XML文件首先导入库文件 import xml.dom.minidom as minidom 为了创建如下所示的xml文件我们编写如下代码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <ann...

2022-04-26

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cs231n_KNN

cs231n_KNN KNN原理 KNN类小tips KNN原理 KNN 就是 k-Nearest Neighbor, 过程如下： train: 将数据集的数据和对应的标签读入到类中 test: 首先计算一个矩阵（num_test, num_train）存...

2022-04-26

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cs231n_Linear_svm

cs231n_Linear_svm Linear_svm原理代码小tips Linear_svm原理 SVM损失：计算了所有不正确的例子，将所有不正确类别的评分与正确类别评分之差再加1，将得到的数值与0比较，取二者最大，然后将所有数值进行求和。计算分数： ...

2022-04-26

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cs231n_Softmax

Softmax作业 Softmax原理 softmax classifier(Multinomial Logistic Regression)。其中softmax函数的表达式为 P ( Y = k ∣ X = x i ) = e s k ∑ j e s j P(Y=k|X=x_i)=\fr...

2022-04-26

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cs231_features

features 作业 features原理改变只将原图的像素作为特征表示，将原图的hog特征，作为该图的特征表示改变只将原图的像素作为特征表示，将原图的颜色直方图作为该图的特征表示 features.ipynb 训练SVM on features # Use the va...

2022-04-26

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cs231n_two_layer_net

two_layer_net two_layer_net原理首先该模型的主要公式为 f = W 2 m a x ( 0 , W 1 x + b 1 ) + b 2 f=W_2max(0,W_1x+b_1)+b_2 f=W2max(0,W1x+b1)+b2, 在计算梯度时，首先计算 W 2...

2022-04-26

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cs231n_Batch Normalization

Batch Normalization 原理与总结 Batch Normalization 能够使得数据进行归一处理，可以解决内部协变量偏移，可以缓解梯度饱和问题。公式： μ = 1 m ∑ i = 1 m x i \mu = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^mx_i μ=m...

2022-04-26

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cs231n_dropout

Dropout 原理与总结 Dropout的原理比较简单，主要随机失活部分神经元，通过小模型集成的方式增加模型的鲁棒性，在反向传播时要记得进行尺度恢复。作业实现 dropout_forward 利用np.random.rand取得（0,1）之间的随机数，统计数量大小进行随机失活测...

2022-04-26

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cs231n_Convolution

ConvolutionalNetworks 原理与总结卷积过程就是利用卷积核在原始图像或者特征图上进行卷积操作，卷积核的个数决定了最终卷积获得的特征层层数作业实现 conv_forward_navie 这个函数通过四个for循环，首先在每一张图像上的每一个像素执行不同卷积核的卷积操...

2022-04-26

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