吴恩达《深度学习》L2W1作业1 知识点:深度神经网络的初始化 吴恩达《深度学习》L2W1作业2 知识点:深度神经网络的正则化 吴恩达《深度学习》L2W1作业3 知识点:深度神经网络的梯度检验 第二周 优化算法 2.1 Mini-batch 梯度下降法 2.2 理解 mini-batch 梯度下降法 2.3 指数加权平均 2.4 理解指数加权平均 2.5 指数...
花了大半天时间完成了手推反向和找bug,不得不说这个反向是真的恶心,特别要注意维数的变化。DeepLearning学习又前进一大步。 这次作业要求: 构建具有单隐藏层的二分类神经网络。 使用具有非线性激活功能激活函数 计算交叉熵损失(损失函数)。 实现向前和向后传播 正式开始 首先,导入数据和包: 导入包 import planar_u...
全套笔记【课堂笔记+作业答案】 GitHub - AccumulateMore/CV:最全面的 深度学习 笔记 "♥我的笔记,希望对你有帮助♥"编辑于 2023-08-04 15:46・IP 属地广东 内容所属专栏 机器学习 订阅专栏 深度学习(Deep Learning) 吴恩达(Andrew Ng) 神经网络 ...
注:本次作业参照Building your Deep Neural Network: Step by Step而完成。 1. Outline of the Assignment Packages: dnn_utils:激活函数及其导数计算function testCases:用于验证函数是否正常运行的测试数组 importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*fromdnn_utilsimportsigmoid...
目录链接:吴恩达Deep Learning学习笔记目录 参考资料:YOLO系列之yolo v1、YOLO系列之yolo v2、yolo系列之yolo v3【深度解析】 论文: YOLO1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection YOLO2:YOLO9000: Better, Faster, Stronger YOLO3:YOLOv3: An Incremental Improvement ...
吴恩达深度学习作业第四课第四周 吴恩达deeplearning 笔记 吴恩达的机器学习使用总结 1.建立开发集和测试集 1. 传统学习算法似乎并不知道要如何来处理现今这般规模量级的数据。 在同样的监督学习任务下,选择训练一个小型的神经网络(neutral network, NN),你可能会...
吴恩达的 DeepLearning.ai 已经于 1 月 31 日发布了最后一门课程。近日，来自重庆大学的 Wan Zhen 制作了一份深度学习专项课程笔记，该笔记从神经网络与深度学习基础、提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发详细解释了关键概念与作业代码。本文概括性地介绍了这三课的主要内容，并选择每个课程主题比较有意思...
吴恩达深度学习笔记 course2 week3作业 TensorFlow Tutorial Welcome to this week's programming assignment. Until now, you've always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning...
Deep Neural Network for Image Classification: Application(深度神经网络在图像分类中的应用) 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! 当你完成这个,你就完成了第四周的最后一个编程作业,也是这门课的最后一个编程作业!
吴恩达的深度学习课程使我对深度学习模型的开发过程有了基本的直观理解，以上我解释过的课程只不过是这个课程中展示资料的一部分。即使完成了课程你也还不能称为深度学习专家，而我唯一的不满是课程的作业布置太简单了。顺便提一句，写这篇文章并没有得到 deeplearning.ai 的批准。原文链接：https://medium.com/...