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视频更新|斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时23-卷积神经网络工程实践技巧与注意点(下)

大数据文摘  · 公众号  · 大数据  · 2017-02-07 06:34

正文

本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第23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(下)”。 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。


志愿者招募进行中:

我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们,一起交流学习。 所有译者均为志愿者,如果你和我们一样,是有能力、愿分享的朋友,请加入我们。 在大数据文摘后台回复“ 志愿者 ”,了解更多。


同时,大数据文摘之前已获得授权的斯坦福课程另外一个系列 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


以下为课程的部分视频试听导读图。完整视频会在 网易云课堂大数据文摘频道 上放出,每周二上午8点更新,请大家点击文末左下角 阅读原文 关注更新。



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