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斯坦福大学《卷积神经网络用于视觉识别|CS231n: CNN for Visual Recognition 2016》中英字幕(豆包翻译
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https://cs231n.stanford.edu/2016/ 计算机视觉在我们的社会中已经无处不在,其应用领域包括搜索、图像理解、应用程序、地图、医学、无人机和自动驾驶汽车。许多这些应用的核心是视觉识别任务,例如图像分类、定位和检测。神经网络(又名“深度学习”)方法的最新发展极大地提高了这些最先进的视觉识别系统的性能。本课程深入探讨深度学习架构的细节,重点是学习这些任务的端到端模型,特别是图像分类。在为期 10 周的课程中,学生将学习实现、训练和调试自己的神经网络,并详细了解计算机视觉的前沿研究。最终作业将涉及训练数百万参数的卷积神经网络并将其应用于最大的图像分类数据集(ImageNet)。我们将重点教授如何设置图像识别问题、学习算法(例如反向传播)、训练和微调网络的实用工程技巧,并指导学生完成实践作业和最终课程项目。本课程的大部分背景和材料将取自ImageNet Challenge 。
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