cs231n two_layer_net

cs231n的two_layer_net是一个简单的神经网络模型，由两个全连接层组成。它可以用于图像分类任务，通过反向传播算法来训练模型，使其能够对图像进行分类。该模型的输入是图像的像素值，输出是图像所属的类别。在训练过程中，模型会不断调整权重和偏置，以最小化损失函数，从而提高分类的准确率。

相关问题

cs231n assignment1 two_layer_n

cs231n作业1的two_layer_n是一个两层神经网络的实现，用于对CIFAR-10数据集进行分类。该网络包括一个全连接的隐藏层和一个全连接的输出层，使用ReLU作为激活函数。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法进行优化。该网络的目的是为了熟悉神经网络的基本概念和实现方法。

No module named 'cs231n'

当出现"No module named 'cs231n'"的错误时，通常是因为Python无法找到名为'cs231n'的模块。这可能是因为您没有正确安装该模块或者Python解释器无法找到该模块的位置。要解决此问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保已正确安装cs231n模块。您可以使用pip install cs231n命令来安装该模块。

2. 确保您正在使用正确的Python解释器。如果您安装了多个版本的Python，则可能需要切换到正确的版本。

3. 确保您的Python解释器可以找到cs231n模块。您可以尝试将cs231n模块所在的目录添加到PYTHONPATH环境变量中，或者将其添加到sys.path列表中。

4. 如果您正在使用Jupyter Notebook或Google Colab等工具，请确保您已正确上传了cs231n模块，并且它们位于正确的位置。

以下是一个示例代码，演示如何使用pip install命令安装cs231n模块：

pip install cs231n