代码运行过程中会生成两张图: 迭代次数为400,学习速率为0.01时,梯度下降的收敛情况: 迭代次数为50时,不同学习速率下梯度下降的收敛情况:
吴恩达深度学习编程作业 exp溢出 数据文章分类深度学习 1. 单变量线性回归 网上有机器学习系列课程的很多资料,但是作业代码没有详细的解释。所以本博客给出了吴恩达机器学习作业的python实现,并且对基础知识进行详细的解释 首先引入需要用到的三个包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...
参考Kulbear 的【Initialization】和【Regularization】和【Gradient Checking】,以及念师的【10. 初始化、正则化、梯度检查实战】,以及何宽, 欢迎来到本周的第二次作业。深度学习模型有很大的灵活性和容量,如果训练数据集不够大,过拟合可能会成为一个严重的问题。当然,它在训练集上做得很好,但学习过的网络不能推广...
随机初始化有助于打破对称,使得不同隐藏层的单元可以学习到不同的参数。 初始化时,初始值不宜过大。 He初始化搭配ReLU激活函数常常可以得到不错的效果。 二. 正则化 在深度学习中,如果数据集没有足够大的话,可能会导致一些过拟合的问题。过拟合导致的结果就是在训练集上有着很高的精确度,但是在遇到新的样本时...
在做吴恩达深度学习编程作业的时候,需要绘制逻辑回归的决策边界。虽然代码已经给出,但对其实现的具体过程一知半解,花了点时间研究了下。代码如下 defplot_decision_boundary(model,X,y):# Set min and max values and give it some paddingx_min,x_max=X[0,:].min()-1,X[0,:].max()+1y_min,y_max...
要构建神经网络,您将实现几个“辅助函数”。这些辅助函数将用于下一个任务,以建立一个两层神经网络和一个L层神经网络。您将实现的每个小助手函数都有详细的说明,这些说明将指导您完成必要的步骤。这是这个作业的大纲,你会: •初始化一个二层网络和一个L层神经网络的参数。
首先声明本文参考【Kulbear】的github上的文章,本文参考Planar data classification with one hidden layer,我基于他的文章加以自己的理解发表这篇博客,力求让大家以最轻松的姿态理解吴恩达的视频,如有不妥的地方欢迎大家指正。 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】,请在开始之前下载好所需资料,或者...
简介:【吴恩达课后编程作业】第二周作业 (附答案、代码) Logistic回归 神经网络、深度学习、机器学习 ✌ 我们要实现一个能够识别猫的图片的简单神经网络 numpy:常用数学工具库 matplotlib:python的画图工具 h5py:读取h5格式文件的工具 lr_utils:用于加载训练及测试数据 ...
最近为了找实习开始做一些练手的编程,刚好在复习深度学习基础的时候,遇到了吴恩达和李宏毅两位大神,讲课讲得好真的很重要,废话不多说,下面开始我们的第一份编程练习。 首先我们要实现的是sigmoid激活函数,也就是逻辑回归的function,个人建议学习深度学习从逻辑回归开始,虽然到最后基本没有人在自己的神经网络里面使用这个...
1、导入包 # Package imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_boundary, sigmoid, load_planar_dataset, load_extra_datasets ...