2022 年 5月 27 日随笔档案 - ShowMeAI

摘要：

本文讲解了损失函数（数据损失与正则损失）、多类 SVM 损失与Softmax损失比较、梯度计算方法（数值梯度与解析梯度）、梯度下降优化算法等【对应 CS231n Lecture 3】阅读全文

posted @ 2022-05-27 12:10 ShowMeAI 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：

图像分类是计算机视觉的核心任务。本文讲解数据驱动的模型算法，包括最邻近算法、KNN分类器、线性分类器的原理、各自的优缺点和实际应用【对应 CS231n Lecture 2】阅读全文

posted @ 2022-05-27 11:57 ShowMeAI 阅读(696) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：

本文讲解了斯坦福大学 CS231n 课程的内容框架（深度学习 + 卷积神经网络 + 计算机视觉应用）和学习基础，帮助了解计算机视觉的历史和技术发展【对应 CS231n Lecture 1】阅读全文

posted @ 2022-05-27 11:39 ShowMeAI 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：

本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n：深度学习与计算机视觉》，对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理阅读全文

posted @ 2022-05-27 11:23 ShowMeAI 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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