06 2019 档案

[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(三) 训练神经网络
摘要：training Neural Network 一般以mini-batch的形式训练，类似于cs231n中assignment的格式 简单举个例子， for epoch in range(epochs): #每个周期训练一遍所有数据 for iteration in range(iterations 阅读全文
posted @ 2019-06-05 17:05 lunaY 阅读(565) 评论(0) 推荐(0)
[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(二) 神经网络的介绍
摘要：Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation，是神经网络中的重要算法，主要思想是： 计算网络的输出与期望输出之间的误差 将误差从网络的输出层回传，沿着网络逐层传递，传递的是损失值相对当前层里参数的梯度 当每一层都接收到该层的参数梯度 阅读全文
posted @ 2019-06-05 16:45 lunaY 阅读(302) 评论(0) 推荐(0)
[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(一) 图片分类之使用线性分类器
摘要：线性分类器的基本模型： f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失：\(L_i = \sum_{j \n 阅读全文
posted @ 2019-06-05 16:36 lunaY 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
[基础]Deep Learning的基础概念
摘要：DNN Deep Neural Network == feed-forward-network == multilayer perceptron(MLP) input → 一系列全连接层 → output CNN 【注意】 深度学习中的卷积操作和信号处理里面的不一样，信号处理或是数学课本上说的卷积， 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:47 lunaY 阅读(820) 评论(0) 推荐(0)
[基础]计算机网络的基础梳理
摘要：参考自 https://www.jianshu.com/p/c793a279f698 OSI七层模型 (自底向上解释) 物理层 定义 规定了网络的一些电气特性 作用是负责传送0和1的电信号 常用协议 线路、无线电、光纤，网卡使用MAC地址 数据链路层 定义 单纯的0和1没有意义，需要规定解读方式：多 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:28 lunaY 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)
ROS学习笔记(二) ：使用roslaunch
摘要：roslaunch roslaunch是ros自带的一个库，使用roslaunch可以同时运行多个节点，通过编写launch文件来配置各个节点 roslaunch的使用 以turtlesim为例 首先保证环境变量中是否有catkin_ws工作空间的路径 echo $ROS_PACKAGE_PATH 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:06 lunaY 阅读(4990) 评论(0) 推荐(0)