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【deep learning】斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉(资料汇总)-附件资源
本文介绍了CS224n课程的主要内容，并提供了一些相关的源代码示例，包括n-gram语言模型和文本分类器。CS224n课程介绍了词向量的表示方法，包括基于计数的方法（如词频和共现矩阵）和基于预测的方法（如Word2Vec模型）...
Stanford University 计算机视觉Spring 2017 CS231n课件和资料以及html网页
2017年斯坦福大学计算机视觉方向深度学习CS231N课程讲义全集
这是笔者实现的stanford 的cs231n的课程实践的代码样例，实现的功能比较完整，其中包括softmax，svm，2-layer-neural-network，knn和features这五个项目
CS231n斯坦福面向视觉识别的卷积神经网络课件整合成pdf，对课程内容有详细整理
斯坦福cs231n课程，作业完整代码
递归神经网络 recurrent neural network recurrent neural network
反向传播和神经网络 Backpropagation and neural networks
斯坦福CS231n 2017年春季学期讲座ppt——Convolutional Neural Networks for Visual Recognition lecture 1-5
本课程属于机器学习的深化课程，主要是介绍深度学习（尤其是卷积神经网络和与其相关的框架）在计算机视觉领域的应用，内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节，以及针对大规模图像识别，物体定位，物体检测，...
CS231n分配解决方案 完成分配 2017年Spring。 我刚刚完成在线课程，此仓库包含我对作业的解决方案！ 深入学习深度学习的好地方。 非常感谢CS231斯坦福大学的所有小伙子！ 查找课程笔记和作业并确保查看和 视频选讲...
用于实现CS231n中的Assignment1 ，用python3.6写的，大家可以参考一下
此资源是cs231n课程assigment1的完整代码，包括knn,svm,softmax,two-layer-nets,feature五个小作业，代码中需要完成的python和ipython均已完成
CS231n实践 我对 CS231n 的解决方案：用于视觉识别的卷积神经网络 Anaconda是 Python 的科学发行版，提供了大部分依赖项。 ＃＃更新 最近邻分类器 [2015-01-07] ＃＃笔记 ##联系方式 胡玉煌No. 42, North, ...
CS231n学习笔记汇总 计算机视觉 机器学习 代码实现
深度学习最优化笔记，利用梯度(微分)求取最低谷点，损失函数包括数据顺势和正则化损失
斯坦福cs231n的assignment2，完整代码
生成模型 Generative Models Generative Models Generative Models
CS-231n：斯坦福CS 231n：用于视觉识别的CNN
检测和分割 Detection and segmentation Detection and segmentation
训练神经网络1 Training neural network Training neural network
cs231n实践编程作业-我的实现作业1 4/4已完成作业2 1/3
Efficient Methods and Hardware for Deep Learning Efficient Methods and Hardware for Deep Learning
斯坦福大学 CS231 课程
https://www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYvhttp://cs231n.stanford.edu/
cs231n-卷积神经网络-视频教程-文档等等。 卷积神经网络最好的教程之一。
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