[cv231n] Backpropagation for a Linear Layer
Backpropagation for a Linear Layer 是李飛飛大牛學生Justin Johnson（注意斷句），點擊可以看他的個人主頁發表的論文涉及了多個領域，博士期間在CVPR/ICCV/ECCV頂會上發表多達13篇論文。本文是他爲cs231n課程撰寫關於Backpropagation的notes，也是我迄今爲止見過最簡潔，數學推理比較完備的一篇notes。 在本篇筆記中主要是在
相關文章
- 1. A Derivation of Backpropagation in Matrix Form（轉）
- 2. Principles of training multi-layer neural network using backpropagation
- 3. Backpropagation
- 4. [cv231n] Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
- 5. [cv231n] Lecture 7 | Training Neural Networks II
- 6. 【02】Add a layer
- 7. pytorch中的Linear Layer（線性層）
- 8. Linear Models for Classification
- 9. [cv231n] Lecture 6 | Training Neural Networks I (data processing&weight initializing&batch norm)
- 10. Neural Networks: Learning: Backpropagation intuition
- 更多相關文章...
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Lua for 循環 - Lua 教程
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕 —— 說計算
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. A Derivation of Backpropagation in Matrix Form（轉）
- 2. Principles of training multi-layer neural network using backpropagation
- 3. Backpropagation
- 4. [cv231n] Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
- 5. [cv231n] Lecture 7 | Training Neural Networks II
- 6. 【02】Add a layer
- 7. pytorch中的Linear Layer（線性層）
- 8. Linear Models for Classification
- 9. [cv231n] Lecture 6 | Training Neural Networks I (data processing&weight initializing&batch norm)
- 10. Neural Networks: Learning: Backpropagation intuition