# CS231n

**Repository Path**: asun0001/CS231n

## Basic Information

- **Project Name**: CS231n
- **Description**: 斯坦福李飞飞深度学习课程的课后作业，有3个部分

Assignment #1: Image Classification, kNN, SVM, Softmax, Neural Network
Assignment #2: Fully-Connected Nets, Batch Normalization, Dropout, Convolutional Nets
Assignment #3: Image Captioning with Vanilla RNNs, Image Captioning with LSTMs, Network Visualization, Style Transfer, Generative Adversarial Networks

官方资源（讲义、作业等）地址：
http://cs231n.github.io/

网易课程地址：
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 1
- **Created**: 2017-11-22
- **Last Updated**: 2023-06-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# CS231n

斯坦福李飞飞深度学习课程的课后作业，有3个部分

1. Assignment #1: Image Classification, kNN, SVM, Softmax, Neural Network
2. Assignment #2: Fully-Connected Nets, Batch Normalization, Dropout, Convolutional Nets
3. Assignment #3: Image Captioning with Vanilla RNNs, Image Captioning with LSTMs, Network Visualization, Style Transfer, Generative Adversarial Networks

进度介绍：完成了Assigment1的所有内容，Assigment2中除了PyTorch.ipynb以及tensorflow的最后一个内容，其他的都完成了，Assigment3没有做。

文件介绍：

1. 后缀为ipynb的文件是作业的主要文件，有作业的主要流程、问题和讲解
2. cs231n\classifiers目录下的文件是算法代码的实现部分
3. 通过dataset文件夹中的get_datasets.sh文件获取数据，就可以运行程序了

> 1. [官方资源（讲义、作业等）地址](http://cs231n.github.io/)
> 2. [网易视频课程地址](http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001)