1.5、卷积神经网络中的反向传播 在现在的深度学习框架中我们不需要事先反向传播,只需要实现前向传播就行,吴恩达老师的课程中也没有介绍,我就在原博文中了解了一下。 1defconv_backward(dZ,cache):2"""3实现卷积层的反向传播45参数:6dZ - 卷积层的输出Z的 梯度,维度为(m, n_H, n_W, n_C)7cache - 反...
吴恩达教授深度学习!课程资源大全!课后视频+课后作业+课程文档+速查表5 0 2024-11-28 06:57:24 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 领取资料关注gong众号【人工智能AI圈子】,发送:b站 即可 知识...
步骤二:构建模型 在这个步骤中,我们将构建深度学习模型。我们可以使用现有的深度学习库,如Keras或TensorFlow,来快速搭建模型。 # 导入必要的库fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flatten,Conv2D# 构建模型defbuild_model():model=Sequential()# 添加卷积层model.add(Conv2D(32,(3,3),activati...
本文是吴恩达老师深度学习第四周的编程作业,我是参考的文章https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169完成的。 首先还是作业要求,此次的作业要求还是和第二周作业要求一样,搭建一个神经网络来识别图片是否是猫。只不过本次作业要求搭建两个网络,一个是两层的,一个是多层的,多层的网络层数可以自定。
吴恩达深度学习网课小结 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布Coursera上吴恩达的深度学习网课,很适合那些想了解和学习深度学习的人来入门。 这个深度学习的专项网课共包含了五门课,包含了神经网络、卷积神经网络… Xiaowei 吴恩达深度学习课程第二课编程作业 这是吴恩达老师深度学习课程第二课编程作业的答案。 第二课一...
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...
这是吴恩达老师深度学习课程第二课编程作业的答案。 第二课一共是三周,其中第一周有三个编程作业,第二周和第三周各一个。 在第一周第一个作业中,我们采用了三种不同的权重初始化方法。不同的初始化方法会导致不同的结果。三种方法中,He方法最优,其次是随机较大的数值,最差的是0初始化,这个方法导致模型无法...
吴恩达深度学习作业支持向量机 吴恩达课程答案 第四周 - 深度神经网络的核心概念 第31 题 在我们的前向传播和后向传播实现中使用的“缓存”是什么? A.它用于在训练期间缓存成本函数的中间值。 B.我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。
吴恩达深度学习课程课后作业整理目录 Lesson1 Neural Networks and Deep Learning assignment2 《神经网络基础》 具有神经网络思维的logistic回归 2019年5月5日 assignment3 《浅层神经网络》 带有一个隐藏层的平面数据 2019年5月17日 assignment4 《深度神经网络的关键概念》 一步步搭建多层神经网络以及应用 2019年5月...
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