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...
第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? 【 】神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) 【★】神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活。 【 】神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b)。 【 】在 将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值 请...
#Visualize the data:plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral); (由于使用Jupyter Notebook在这周作业出现问题,运行不通过)问题如下: 参考了来自Miss思的吴恩达深度学习——第一课第三周课后编程作业Debug经历,链接:https://blog.csdn.net/weixin_43978140/article/details/850...
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...
吴恩达深度学习第⼆课第三周编程作业_TensorFlowTutorialTensorFlow教程 TensorFlow Tutorial TensorFlow教程 欢迎来到本周的编程作业。到⽬前为⽌，您⼀直使⽤numpy来构建神经⽹络。现在我们将引导你通过⼀个深度学习框架，它将允许你更容易地建⽴神经⽹络。像TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras...
建立单隐层对平面数据分类 (1)数据 训练集shape、测试集shape、样本量 先尝试logistic回归,logistic只能线性分类 (2)单隐层神经网络 具体计算公式如下: 参数上设定每一层的数量: (3)参数初始化 参数的维度: w^…
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...
吴恩达课后编程作业】神经网络和深度学习第二周作业logistic回归(个人小结),本文是对这篇文章的总结以及个人理解\color{Red}本文是对这篇文章的总结以及个人理解本文是对这篇文章的总结以及个人理解有神经网络思维
吴恩达深度学习第⼀课第四周课后编程作业assignment4_1 Building your Deep Neural Network: Step by Step 本⽂作业是在jupyter notebook上⼀步⼀步做的，带有⼀些过程中查找的资料等（出处已标明）并翻译成了中⽂，如有错误，欢迎指正！欢迎来到第四周作业(第⼆部分的第⼀部分)!您之前已经训练了⼀...
吴恩达_深度学习与神经网络_第二周作业源码 Coursera上非常火的吴恩达的机器学习视频,第二周代码练习作业,用Python2.7写的,可以直接在spyder上运行。 上传者:nkhgl时间:2018-07-10 网易云课堂吴恩达深度学习第四课第一周编程作业(含答案) 网易云课堂吴恩达深度学习第四课第一周编程作业(含答案) ...