CS231n课程笔记翻译系列之目录汇总
知乎上CS231n課程翻譯系列?翻譯的筆記非常好,為了方便查看,這里把所有目錄列于此,并給出鏈接。
- Python?
- 基本數據類型
- 容器(列表, 字典, 集合, 元組)
- 函數
- 類
- Numpy?
- 數組
- 訪問數組
- 數據類型
- 數組計算
- 廣播
- SciPy?
- 圖像操作
- MATLAB文件
- 點之間的距離
- Matplotlib?
- 繪制圖形
- 繪制多個圖形
- 圖像
- 圖像分類、數據驅動方法和流程(上篇)
- Nearest Neighbor分類器?
- k-Nearest Neighbor
- 驗證集、交叉驗證集和超參數調參(下篇)
- Nearest Neighbor的優劣
- 小結
- 小結:應用kNN實踐
- 拓展閱讀
- 線性分類器簡介(上篇)
- 線性評分函數
- 闡明線性分類器
- 損失函數(中篇)?
- 多類SVM
- Softmax分類器(下篇)
- SVM和Softmax的比較
- 基于Web的可交互線性分類器原型
- 小結
- 簡介(上篇)
- 損失函數可視化
- 最優化?
- 策略#1:隨機搜索
- 策略#2:隨機局部搜索
- 策略#3:跟隨梯度
- 梯度計算(下篇)?
- 使用有限差值進行數值計算
- 微分計算梯度
- 梯度下降
- 小結
- 簡介
- 簡單表達式和理解梯度
- 復合表達式,鏈式法則,反向傳播
- 直觀理解反向傳播
- 模塊:Sigmoid例子
- 反向傳播實踐:分段計算
- 回傳流中的模式
- 用戶向量化操作的梯度
- 小結
- 不用大腦做類比的快速簡介(上篇)
- 單個神經元建模?
- 生物動機和連接
- 作為線性分類器的單個神經元
- 常用的激活函數
- 神經網絡結構(下篇)?
- 層組織
- 前向傳播計算例子
- 表達能力
- 設置層的數量和尺寸
- 小節
- 參考文獻
- 設置數據和模型?
- 數據預處理
- 權重初始化
- 批量歸一化(Batch Normalization)
- 正則化(L2/L1/Maxnorm/Dropout)
- 損失函數
- 小結
- 梯度檢查(上篇)
- 合理性(Sanity)檢查
- 檢查學習過程?
- 損失函數
- 訓練集與驗證集準確率
- 權重:更新比例
- 每層的激活數據與梯度分布
- 可視化
- 參數更新(下篇)?
- 一階(隨機梯度下降)方法,動量方法,Nesterov動量方法
- 學習率退火
- 二階方法
- 逐參數適應學習率方法(Adagrad,RMSProp)
- 超參數調優
- 評價?
- 模型集成
- 總結
- 拓展引用
- 結構概述
- 用來構建卷積神經網絡的各種層?
- 卷積層
- 匯聚層
- 歸一化層
- 全連接層
- 將全連接層轉化成卷積層
- 卷積神經網絡的結構?
- 層的排列規律
- 層的尺寸設置規律
- 案例學習(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet)
- 計算上的考量
- 拓展資源
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CS231n課程筆記翻譯:Python?Numpy教程 - 智能單元 - 知乎專欄?
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斯坦福CS231n課程作業# 1簡介 - 智能單元 - 知乎專欄 ?
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斯坦福CS231n課程作業# 2簡介 - 智能單元 - 知乎專欄 ?
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斯坦福CS231n課程作業# 3簡介 - 智能單元 - 知乎專欄?
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CS231n : Assignment1 - 簡書
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總結
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