雷鋒網(wǎng)CS231n 2017雙語字幕版獨家上線

斯坦福Serena Yeung

帶你認識神經(jīng)網(wǎng)絡

跟著推算一遍

馬上學會反向傳播算法

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什么是CS231n 2017？

CS231n的全稱是 CS231n:?Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，即面向視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

該課程是斯坦福大學計算機視覺實驗室推出的課程。需要注意的是，雷鋒字幕組這次翻譯的是 2017 春季（4 月至 6 月）的最新版本。

引用課程主頁上的官方課程描述如下：

計算機視覺已經(jīng)在我們的社會中無處不在，并廣泛運用在搜索、圖像理解、應用程序、測繪、醫(yī)藥、無人機和自動駕駛汽車等領域。這些應用程序的核心技術是視覺識別任務，如圖像分類、圖像定位和圖像檢測。近期，神經(jīng)網(wǎng)絡（又名 “深度學習”）方法上的進展極大地提高了這些代表最先進水平的視覺識別系統(tǒng)性能。

本課程深入探討深度學習架構的細節(jié)問題，重點學習視覺識別任務（尤其是圖像分類任務）的端到端學習模型。在為期 10 周的課程中，學生將學習如何實現(xiàn)、訓練和調(diào)試自己的神經(jīng)網(wǎng)絡，并建立起對計算機視覺領域前沿研究方向的詳細理解。最后的任務將涉及訓練一個有數(shù)百萬參數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并將其應用于最大的圖像分類數(shù)據(jù)庫（ImageNet）上。

我們將著重教授如何設置圖像識別問題，學習算法（例如反向傳播），用于訓練和微調(diào)（fine-tuning）網(wǎng)絡的工程實踐技巧，引導學生完成實踐作業(yè)和最終課程項目。本課程的大部分背景知識和素材都來源于 ImageNet Challenge 競賽。

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現(xiàn)在雷鋒網(wǎng)誠摯邀請正在學習CS231n課程的小伙伴來講解這門課的課后作業(yè)，這門課共有3個 Assignments 以及1個 Final Project ，你可以選擇其中一個或幾個來進行分享講解~詳情鏈接：http://cs231n.github.io/?

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