输入: - x: (N, d_1, ..., d_k) - w: (D, M) - b: (M,) 返回: - out: (N, M) - cache: (x, w, b) 实现 仿射层反向传播 目标: 计算仿射层的后向传播 输入: - dout: (N, M) - cache: x: (N, d_1, ... d_k) w: (D, M) b: (M,) 返回: - dx: (N, d1...
对backward来说, 这个函数输入上一层的dout,要求求出dx,dw和db. dx就是本层的变化量. 从out = X * W + b, 就知道了 (推导见CS231N assignment 1 _ 两层神经网络 学习笔记 & 解析 - 360MEMZ - 博客园 (cnblogs.com)) db = dout(广播机制求和) dw = dout * X (别忘了比对规模, 因为dout是...
cs231n-assignment2的笔记 容易写出表达式。 对于relu_forward,直接根据其表达式即可: 而relu_backward中,则与点击打开链接 中的max gate是一致的,代码如下: 接下来看看它在这次作业中预先实现好的svmloss和softmaxloss。实现Two-layernetwork, 这里较为简单,根据初始化要求,对w和b进行初始化: 然后在loss函数中,搭...
# cs231n assignment 2 20210913 - 20211005。 [TOC] ## fully-connected nets ### 基本思想 把各种layer封装起来,就可以modular programming了。 封装一个forward,输入是computational g
CS231n Assignment2 本篇文章中,我们将完成Assignment 2。 一 全连接网络 在本练习中,我们将使用更加模块化的方法实现全连接网络。 每个模块之间相互独立,运行的时候可以相互调用,使得我们的神经网络结构十分灵活。 Fully-Connected Neural Nets(主) # 下载 CIFAR10 data.data=get_CIFAR10_data()fork,vindata.iter...
cs231n之Assignment2全连接网络上 ——光城 0.说在前面 在上次作业中,已经实现了两层神经网络,但是有些问题,比如程序不够模块化,耦合度不高等问题,所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构,将各个功能封装为一个对象,包括全连接层对象,仿射层,Relu层等,在各层对象的前向传播...
CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程。需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本。
所有代码均已上传到GitHub项目cs231n-assignment2 Code 1. affine layer forward & backward 实现思路: 前向传播直接进行点积即可,需注意reshape 反向传播依据求导公式计算即可 defaffine_forward(x,w,b):"""Computes the forward pass for an affine (fully-connected) layer.The input x has shape (N, d_1...
cs231n assignment 2 20210913 - 20211005。 fully-connected nets 基本思想 把各种layer封装起来,就可以modular programming了。 封装一个forward,输入是computational graph节点的输入,输出是节点的输出+需要缓存的信息。 封装一个backward,输入是upstream的derivative即计算图节点输出的derivative,输出是各个计算图节点输入的...
课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:编写:@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集 关于神经网络你起码应该知道的 所谓的前向传播 一个神经元的本事 强大的层状神经元 不废话了... ...