答:运算符 “*” 说明了按元素乘法来相乘,但是元素乘法需要两个矩阵之间的维数相同,所以这将报错,无法计算。 假设你的每一个实例有n_x个输入特征,想一下在X=[x^(1), x(2)...x(m)]中,X的维度是多少? 答:(n_x, m) 请注意:一个比较笨的方法是当l=1的时候,那么计算一下Z(l)=W(l)A(l),所...
机器学习中一个常见的预处理步骤是对数据集进行居中和标准化,这意味着可以减去每个示例中整个numpy数组的平均值,然后将每个示例除以整个numpy数组的标准偏差。但对于图片数据集,它更简单,更方便,几乎可以将数据集的每一行除以255(像素通道的最大值),因为在RGB中不存在比255大的数据,所以我们可以放心的除以255,让标准...
在这里,我们简单的讲一下难点,本文会提到[LINEAR-> ACTIVATION]转发函数,比如我有一个多层的神经网络,结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层,在每一层中,我会首先计算Z = np.dot(W,A) + b,这叫做【linear_forward】,然后再计算A = relu(Z)或者A = sigmoid(Z),这叫做【linear_act...
准确性只有47%的原因是数据集不是线性可分的,所以逻辑回归表现不佳,现在我们正式开始构建神经网络。 搭建神经网络 我们要搭建的神经网络模型如下图: 当然还有我们的理论基础(不懂可以去仔细看看视频): 对于x(i)x(i)x^{(i)} 而言: z[1](i)=W[1]x(i)+b[1](i)(1)(1)z[1](i)=W[1]x(i)+b...
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。
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第一周作业(1&2&3) - 初始化、正则化、梯度校验 上一篇:【课程2 - 第一周测验】※※※【回到目录】※※※下一篇:【课程2 - 第二周测验】 声明 本文参考Kulbear 的【Initialization】和【Regularization】和【Gradient Checking】,...
循环神经网络可以看作是单元的重复,首先要实现单个时间步的计算,下图描述了RNN单元的单个时间步的操作。 **图 2**: 基本的RNN单元. 输入x⟨t⟩(当前输入) 与a⟨t−1⟩(包含过去信息的上一隐藏层的激活值), 输出a⟨t⟩给下一个RNN单元,也用于预测y⟨t⟩ ...
1 - 将人脸图像编码为128位的向量 1.1 - 使用卷积网络来进行编码 FaceNet模型需要大量的数据和长时间的训练,因为,遵循在应用深度学习设置中常见的实践,我们要加载其他人已经训练过的权值。在网络的架构上我们遵循Szegedyet al.等人的初始模型。这里我们提供了初始模型的实现方法,你可以打开inception_blocks.py文件...
1 机器翻译 欢迎来到本周的第一个编程作业! 您将构建一个神经机器翻译 (NMT) 模型,将人类可读日期 ("25th of June, 2009") 翻译为机器可读日期 ("2009-06-25"). 您将使用注意模型执行此操作, 序列模型中最复杂的序列之一。 这个notebook 是与NVIDIA的深度学习研究所共同制作的。
【吴恩达课后编程作业】01 - 神经网络和深度学习 - 第四周 - PA1&2 - 一步步搭建多层神经网络以及应用 上一篇:【课程1 - 第四周测验】※※※ 【回到目录】※※※下一篇:【课程2 - 第一周测验】 声明 本文参考Kulbear 的【Building your Deep