cs231n assignment 2 20210913 - 20211005. 目录 cs231n assignment 2 fully-connected nets 基本思想 编程细节 复习multiclass svm loss和softmax loss multiclass svm loss & derivative softmax loss & derivative batch normalization 基本思想 编程细节 dropout 基本思想 编程细节 convolutio…

cs231n assignment 1 20210804 - 20210808. 目录 cs231n assignment 1 总结 KNN 思想 cross-validation 编程细节 SVM 思想 代码中的预处理 multi-class svm loss 正则项 编程细节 softmax 思想 编程细节 two layers net 思想 epoch是什么 编程细节 feathers 思想 总结 建立模型的步骤: __init__(self):在注释中约定模型的参数超参数. 写出[los…

CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络.该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程.需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本. 课程描述:请允许我们引用课程主页上的官方描述如下. 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索.图像理解.手机应用.地图导航.医疗制药.无人机和无人驾驶汽车等领…

1 #CS231n中线性.非线性分类器举例(Softmax) #注意其中反向传播的计算 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100 # number of points per class D = 2 # dimensionality K = 3 # number of classes X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (each row…

assignment 2 assignment2讲解参见: https://blog.csdn.net/BigDataDigest/article/details/79286510 http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5765142.html 最后一个作业Q5基于Tensorflow和Pytorch,将会需要在GPU上运行. 1. softmax_loss: log_probs[range(N), y]:从log_probs中取出纵值为yi,即正确标签,横值…

Effective C++ Chapter 1. 让自己习惯C++ (Accustoming Yourself to C++) Item 4. 确定对象被使用前已先被初始化 (Make sure that objects are initialized before they're used.) 通常如果你使用 C part of C++ 而且初始化可能招致运行期成本,那么就不保证发生初始化.一旦进入 non-C part of C++, 规则有些变化.这就很好地解释了为什么 array (来自…

1.构造函数的定义: C++中的类可以定义与类名相同的特殊成员函数这种与类名相同的成员函数叫做构造函数构造函数在定义时可以有参数,但是没有任何返回类型的声明 2.构造函数的调用: 一般情况下C++编译器会自动调用构造函数在一些情况下则需要手工调用构造函数 3.两个特殊的构造函数:无参构造函数 当类中没有定义构造函数时,编译器默认提供一个无参构造函数,并且其函数体为空拷贝构造函数 当类中没有定义拷贝构造函数时,编译器默认提供一个拷贝构造函数,简单的进行成员变量的值复制 4.初始化列表 C++中提供…

转自:http://support.huawei.com/ecommunity/bbs/10242721.html Zookeeper在HBase中的应用 HBase部署相对是一个较大的动作,其依赖于zookeeper cluster,hadoop HDFS. Zookeeper作用在于: 1.hbase regionserver 向zookeeper注册,提供hbase regionserver状态信息(是否在线). 2.hmaster启动时候会将hbase系统表-ROOT- 加载到 zook…

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…