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文件名称：CS231n:以下是斯坦福大学CS231n课程的代码和注释
文件大小：100.51MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-06 14:08:41
JupyterNotebook
以下是斯坦福大学CS231n课程的代码和注释
有关作业的详细信息，可以在上找到。
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CS231n-master
----CS231n.pdf(5.05MB)
----.gitignore(2KB)
----Assignment 1()
--------requirements.txt(623B)
--------features.ipynb(13KB)
--------two_layer_net.ipynb(18KB)
--------README.md(449B)
--------knn.ipynb(404KB)
--------softmax.ipynb(20KB)
--------svm.ipynb(382KB)
--------cs231n()
----Official notes()
--------3. Linear Classification.pdf(735KB)
--------5. Backprop.pdf(263KB)
--------1. Python Numpy Tutorial.pdf(829KB)
--------9. Convolutional Neural Networks.pdf(784KB)
--------6. Linear Backprop Examples.pdf(124KB)
--------8. Efficient Backprop.pdf(500KB)
--------4. Optimization.pdf(351KB)
--------README.md(100B)
--------7. Derivatives.pdf(201KB)
--------2. Image Classification .pdf(1.42MB)
----README.md(211B)
----Slides()
--------Lecture 7.pdf(2.73MB)
--------Lecture 11.pdf(7.18MB)
--------Guest Lecture 2.pdf(4.75MB)
--------Lecture 5.pdf(10.38MB)
--------Lecture 3.pdf(4.63MB)
--------Lecture 13.pdf(4.29MB)
--------Lecture 2.pdf(5.3MB)
--------Lecture 1.pdf(16.2MB)
--------Lecture 10.pdf(5.62MB)
--------Lecture 14.pdf(1.64MB)
--------Lecture 9.pdf(2.34MB)
--------Guest Lecture 1.pdf(8MB)
--------readme.md(55B)
--------Lecture 4.pdf(2.62MB)
--------Lecture 12.pdf(15.79MB)
--------Lecture 8.pdf(4.51MB)
--------Lecture 6.pdf(3.04MB)