斯坦福CS231n：李飞飞教授深度学习课程-卷积神经网络讲义

"斯坦福大学的CS231n课程是人工智能领域的经典课程，由AI领域知名专家李飞飞教授主讲，专注于Convolutional Neural Networks（CNN）在Visual Recognition中的应用。本课程的第4次讲座主要关注神经网络和反向传播（Backpropagation）的理论与实践。此外，课程还涵盖了作业、项目提案、讨论环节以及考试安排等教学安排。" 正文: 在CS231n的第四次讲座中，主要探讨了神经网络的基础和反向传播这一核心概念，这对于理解和构建深度学习模型至关重要。神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理和许多其他AI任务。它们通过多层非线性变换对输入数据进行处理，以提取高级特征并进行分类或回归。 反向传播是训练神经网络的关键算法，它允许模型通过调整权重来最小化损失函数。在这一过程中，首先前向传播计算出预测输出和实际输出之间的差距，然后通过反向传播算法，误差从输出层反向传播到每一层，更新每个权重以减少未来预测的错误。SVM损失函数（Hinge Loss）是损失函数的一种，特别适用于支持向量机（SVM），但在神经网络中也可用作分类任务的损失函数。 课程还提到了作业和项目提案的截止日期。第一份作业将在4月22日截止，强调即使使用Google Cloud，也不一定需要GPU资源，这表明课程内容也可以在CPU上完成。项目提案则在4月27日截止，鼓励学生提出自己的研究方向和实验设计。此外，讨论环节将涵盖反向传播主题，提供深入理解和互动的机会。 关于中期考试，由于春季学期的特殊情况，大学更新了考试管理指南。因此，CS231n的中期考试将以在线形式进行，于5月12日发布，考生有24小时的时间选择一个1小时40分钟的时间段完成，并需在Gradescope平台上记录时间戳以确保公正性。 这次讲座的内容不仅涉及深度学习的基本原理，还涵盖了实际课程管理和评估的细节，旨在为学生提供全面的学习体验，使他们能够掌握CNN的理论知识和实践经验。通过参与这样的课程，学生有望成为能够解决复杂视觉问题的专家。