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cs231n:斯坦福大学CS231N'18任务
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2021-04-28
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Stanford cs231n'18 Stanfor cs231n是一门介绍CNN基础概念和知识的课程。这一课程前半部分的重点在于介绍组成CNN的各种模块,包括FC, Conv, Relu, BN等等。特别是在它的assignment1和2中,作者很用心的一步一步、循序渐进的带领初学者动手编程实现每一个模块。这样,在平时的工作中,我们不但可以像搭积木一样,将这些模块一层一层的叠加起来组成我们的CNN,更重要的是,我们可以更深入的了解数据在这些模块中是怎样流动的,以及梯度又是如何在这些模块中backpropagate的。基于此,在这里将学习cs231n课程中的学习心得记录下来,内容包括: 各个模块backpropagation公式的推导过程,以及在编写程序中遇到的问题解决过程。这一点很重要,因为在以后的工作中,不论是使用TensorFlow还是PyTorch,我们只需要考虑forward过程
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cs231n:斯坦福大学CS231N'18任务 (186个子文件)
im2col_cython.c 1.21MB
CNN_raw 9KB
.gitignore 134B
.gitignore 88B
.gitignore 88B
StyleTransfer-PyTorch-checkpoint.ipynb 2.68MB
StyleTransfer-PyTorch.ipynb 2.68MB
NetworkVisualization-PyTorch-checkpoint.ipynb 2.47MB
NetworkVisualization-PyTorch.ipynb 2.47MB
LSTM_Captioning-checkpoint.ipynb 1.69MB
LSTM_Captioning.ipynb 1.69MB
RNN_Captioning.ipynb 1.54MB
RNN_Captioning-checkpoint.ipynb 1.54MB
GANs-PyTorch.ipynb 1011KB
GANs-PyTorch-checkpoint.ipynb 878KB
two_layer_net.ipynb 818KB
two_layer_net-checkpoint.ipynb 818KB
svm.ipynb 411KB
svm-checkpoint.ipynb 411KB
BatchNormalization.ipynb 407KB
BatchNormalization-checkpoint.ipynb 407KB
FullyConnectedNets-checkpoint.ipynb 301KB
FullyConnectedNets.ipynb 282KB
knn.ipynb 244KB
knn-checkpoint.ipynb 244KB
ConvolutionalNetworks-checkpoint.ipynb 188KB
ConvolutionalNetworks.ipynb 188KB
features.ipynb 176KB
features-checkpoint.ipynb 176KB
Dropout.ipynb 86KB
Dropout-checkpoint.ipynb 86KB
softmax-checkpoint.ipynb 64KB
softmax.ipynb 64KB
TensorFlow.ipynb 32KB
TensorFlow-checkpoint.ipynb 32KB
PyTorch.ipynb 25KB
PyTorch-checkpoint.ipynb 25KB
CustomNN.ipynb 19KB
CustomNN-checkpoint.ipynb 19KB
CustomAutograd.ipynb 19KB
CustomAutograd-checkpoint.ipynb 19KB
ControlFlow.ipynb 19KB
ControlFlow-checkpoint.ipynb 19KB
Autograd.ipynb 18KB
Autograd-checkpoint.ipynb 18KB
Tensors.ipynb 18KB
Tensors-checkpoint.ipynb 18KB
nn.ipynb 18KB
nn-checkpoint.ipynb 18KB
optim.ipynb 18KB
optim-checkpoint.ipynb 18KB
StaticGraphs.ipynb 13KB
StaticGraphs-checkpoint.ipynb 13KB
muse.jpg 687KB
starry_night.jpg 599KB
tubingen.jpg 397KB
the_scream.jpg 212KB
composition_vii.jpg 198KB
CNN_time_capsule.jpg 58KB
LSTM.jpg 57KB
loss_2.jpg 42KB
puppy.jpg 37KB
loss_1.jpg 32KB
CNN_test_time.jpg 31KB
CNN_in_out_sync.jpg 26KB
kitten.jpg 21KB
LSTM_step_back.jpg 14KB
Assignment 2 -- BatchNormalization.md 22KB
Course Note 4.md 13KB
Assignment 3 -- GANs-PyTorch.md 13KB
Assignment 3 -- RNN_Captioning.md 11KB
Course Note 2.md 10KB
Assignment 2 -- ConvolutionalNetworks.md 9KB
Course Note 7.md 8KB
Assignment 3 -- LSTM_Captioning.md 8KB
Course Note 3.md 7KB
Course Note 9.md 6KB
Assignment 2 -- FullyConnectedNets.md 6KB
Course Note 1.md 5KB
Course Note 5.md 2KB
Course Note 6.md 2KB
Assignment 3 -- NetworkVisualization-PyTorch.md 2KB
README.md 2KB
Lecture 12 -- Visualizing and Understanding.md 2KB
Assignment 2 -- Dropout.md 2KB
Assignment 3 -- StyleTransfer-PyTorch.md 1KB
Lecture 3 -- Loss Functions and Optimization.md 885B
Lecture 15 -- Efficient Methods and Hardware for Deep Learning.md 855B
Lecture 6 -- Training Neural Networks I.md 827B
Lecture 16 -- Adversarial Examples and Adversarial Training.md 546B
Lecture 2 -- Image Classification Pipeline.md 482B
Lecture 4 -- Introduction to Neural Networks.md 467B
Lecture 11 -- Detection and Segmentation.md 456B
Lecture 13 -- Generative Models.md 422B
Assignment 2 -- TensorFlow.md 408B
Lecture 7 -- Training Neural Networks II.md 266B
Lecture 5 -- Convolutional Neural Networks.md 244B
Lecture 8 -- Deep Learning Software.md 239B
Assignment 2 -- PyTorch.md 222B
Lecture 9 -- CNN Architectures.md 219B
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