前言
今日完成了cs231n的所有作业，因为目前并没有一个很完善的讲解cs231n的作业的教程，因此我对每个作业都进行了讲解，留下这个导航页，以避免出现有问题四处碰壁无处解决的问题，同时如果有人对教程中的内容有疑问，也欢迎评论留言或者发邮件给我
视频课程
我看的是2017年的cs231n视频
视频链接
但是我做的作业是2023 spring 版本的，因此作业里的内容和课程里有些出入，不过问题不大，可以自学
原始作业
英文课程原版作业页面，有最基础的作业引导以及google Colab环境搭建的教程，我一开始也是colab做的作业，后来转成本地Pycharm做了，不过这玩意无所谓，选自己喜欢的就好了
原始作业集下载，可以在上面的页面中下载，也可以直接点击下面的链接下载，同时我也会在下面放上我写的作业内容的github链接
- assignment1 下载
- assignment2 下载
- assignment3 下载
github链接
我写的cs231n作业的答案github链接，包含所有代码
讲解
作业讲解的链接
assignment 1
Q1 Q2 Q3
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131835777
Q4
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131903073
Q5
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131978277
assignment 2
Q1
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132040116
Q2 batchnormalization
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132092685
Q3 dropout
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132116649
Q4 Convolutional neural network
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132122895
Q5 PyTorch on CIFAR-10
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132257684
assignment 3
Q1 Network Visualization
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132298485
Q2 Image Captioning with Vanilla RNNs
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132313055
Q3 Image Captioning with Transformers
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132510711
Q4 Generative Adversarial Networks
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132473069
Q5 Self-Supervised Learning for Image Classification
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132493354文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-678343.html
Extra Credit: Image Captioning with LSTMs
https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132536342文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-678343.html
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