#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...
3 - Architecture of your model (模型的架构)# 现在您已经熟悉了数据集,现在可以构建一个深度神经网络来区分cat图像和非cat图像了。 您将构建两个不同的模型: A 2-layer neural network 一个2层神经网络 An L-layer deep neural network 一个L层深度神经网络 然后您将比较这些模型的性能,并为 L尝试不同的...
【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业 - 带有一个隐藏层的平面数据分类 上一篇:【 课程1 - 第三周测验】※※※【回到目录】※※※下一篇:【课程1 - 第四周测验】 声明 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...
目标是通过最小化损失函数 J来学习 w 和 b 。对于参数 λ,更新规则是w = w − λ ∗ d J / d w w=w-λ*dJ/dww=w−λ∗dJ/dwb = b − λ ∗ d J / d b b=b-λ*dJ/dbb=b−λ∗dJ/db,其中 λ 是学习率。 num_iter代表梯度下降时的迭代次数,就是w的改变次数,求取损失...
【吴恩达课后编程作业】第三周作业 (附答案、代码)隐藏层神经网络 神经网络和深度学习 上一篇:【课程1 - 第二周作业】 ✌✌✌✌ 【目录】 ✌✌✌✌ 下一篇:【课程1 - 第三周作业】
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deeplearning第四课第二周课后测验及编程作业(含答案) (0)踩踩(0) 所需:1积分 CSP-J2024题目+答案解析 2024-12-26 06:18:42 积分:1 此系统主要是对心电图的分析与共享,使得医生和市民可以共享心电图。__后端使用微服务架构,用
吴恩达 深度学习 4-3 课后作业 Car detection with YOLOv2 Autonomous driving - Car detection 编程中会用到yolo.h5,这是已经训练好的目标识别的model,我在其它渠道下载的资源里这个文件有问题,这个model是用yolov2.cfg和yolov2.weights整合的(https://pjreddie.com/darknet/yolo),也可以直接下载我整合好的。
本文参考Kulbear的【Building your Deep Neural Network - Step by Step】和【Deep Neural Network - Application】,以及念师的【8. 多层神经网络代码实战】,我基于以上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。
【吴恩达课后编程作业】第三周作业（附答案、代码）隐藏层神经⽹络神经⽹络和深度学习 上⼀篇：✌✌✌✌✌✌✌✌下⼀篇：⾸先说明⼀下，⼤学⽣⼀枚，最近在学习神经⽹络，写这篇⽂章只是记录⾃⼰的学习历程，起总结复习的作⽤，别⽆它意，本⽂参考了、、、以及进⾏...