斯坦福大学课程

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：本门课程是李飞飞主讲的斯坦福 CS231n 计算机视觉课程，吉林大学珠海学院的赵一帆进行了笔记方面的整理。笔记如有出错，请及时告知。本文对应章节：数据驱动的图像分类方式：K 最近邻与线性分类器。上一章节： 计算机视觉历史回顾与介绍 回到图片上来讨论KNN

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按： 本门课程是李飞飞在斯坦福大学讲授的计算视觉，他们团队主要通过机器学习和深度学习的方法来传授机器视觉的相关内容，本文作者吉林大学珠海学院的赵一帆进行了笔记方面的整理。笔者能力有限，如有出错，请及时告知。 图像分类的任务，这是一个计算机视觉

由斯坦福大学教授 Andrew Ng和Daphne Koller创建的\nCoursera今天在其\n官方博客宣布，项目上线4个月后，（注册）学生人数突破100万，学生来源几乎涵盖了全球各个国家。Coursera同时公布了其全球学生的分布情况（更多详细信息参加\n官方博客）：\n*美国：38.5%\n*巴西：5.9%*

如果你还不认为大学已处于变革的前夜，不认为互联网大学时代即将来临，那么可以看看最近两周发生在在线教育领域内的新闻：创业公司2tor获得2600万美元的巨额融资，欲让在线教育和学校教育平起平坐挑战常青藤盟校，创业公司The Minerva Project获得2500万美元的巨额种子投资打造在线版哈佛大学在线教育网站Cou

如果我们昨天的报道“\n创业公司The Minerva Project获得2500万美元的巨额种子投资打造在线版哈佛大学”还让你觉得互联网大学只是一个梦想，那么今天已经有一批梦想先驱先行开始了互联网大学的尝试。前斯坦福大学教授、Google X实验室研究人员 Sebastian Thrun正式创建了自己的创业公司\nU

 导读：本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d作业测验的内容的第二部分，供有兴趣的读者感受、学习或自测。◆ ◆ ◆【Test 1】Softmax和Tensorflow (10 分)在本题中，我们会执行一个线性分类器，并会用到下面的交叉熵损失函数：（请注意，这里行

导读： 本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第四期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容，供有兴趣的读者感受、学习或自测。 【Test 1】Softmax (10 分)(part a) (5分)证明针对任何输入向量x和常数c，softmax函数的输出不会随着输入向量偏移（也

课堂笔记：第三节关键词： 神经网络，正向计算，反向传播，神经元，最大化间隔损失，梯度检验， 参数的哈维初始化， 学习速率， ADAGRAD（自适应梯度法） 这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用，接着介绍如何利用反向传播算法来

课堂笔记：第二节关键词 ：内部任务评价（Intrinsic Evaluation）和 外部任务评价（extrinsic evaluations）。超参数影响下的类比评价任务。人类决策和词向量距离的相关性。结合上下文处理歧义。窗口分类。 这个课堂笔记我们将会对词向量（也就是词嵌入）的内部任务评价和外部任务评

◆ ◆ ◆课堂笔记：第一部分春季2016关键词： 自然语言处理（NLP）.词向量（Word Vectors）.奇异值分解(Singular Value Decomposition). Skip-gram. 词组的持续爆（CBOW）,负采样样本（Negative Sampling） 这是本课程的第一节，我们