视频更新|斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时22-卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上)

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楼主 2020-08-05 09:55:31
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本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第22课时,已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品,未经授权禁止转载,转载具体要求见文末。



大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作


编者按:

本节主要内容为“深度学习之计算机视觉——卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上)”。卷积神经网络方面涉及的一些内容。卷积网络是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现,其包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。文章内容为斯坦福CS231N系列,供有兴趣的读者感受、学习。

斯坦福大学CS231N课程是深度学习与计算机视觉方面的经典教程,业界评价很高。之前也有国内朋友做一些零星的翻译,为了与更多读者分享高品质内容,大数据文摘和北邮模式识别实验室共同组织了强大的翻译团队,对笔记和视频进行了系统全面的翻译,并以每周一期的速度陆续推出。


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同时,大数据文摘之前已获得授权的斯坦??纬塘硗庖桓鱿盗?strong>斯坦福大学CS224d课程【深度学习与自然语言处理课程笔记翻译和视频汉化工作也在进行,我们将继续推送后续内容及课程视频,敬请关注。


视频概览


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