Python

Lecture 8. Deep Learning Hardware and Software

该笔记根据的视频课程版本是 [Spring 2017](https://www.bilibili.com/video/av17204303)(BiliBili)，PPt 资源版本是 [Spring 2018](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html).

Lecture 7. Training Neural Networks, part 2

该笔记根据的视频课程版本是 [Spring 2017](https://www.bilibili.com/video/av17204303)(BiliBili)，PPt 资源版本是 [Spring 2018](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html).

Lecture 6. Training Neural Networks, part I

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Lecture 5. Convolutional Neural Networks

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Lecture 4. Introduction to Neural Networks

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Lecture 3. Loss Functions and Optimization

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Lecture 2. Image Classification & K-nearest neighbor

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Lecture 1. Computer vision overview & Historical context

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一段关于神经网络的故事

本文以斯坦福大学在 2017 年的 CS231n 课程中的作业 Assignment2 中的 Q1-Q3 部分代码作为例子，目标是由非常浅入深得搞清楚神经网络，同时也是以图片分类识别任务作为我们一步一步构建神经网络的目标。