机器之心简要介绍了该项目，并重点描述了第五项课程序列模型。项目地址：https://github.com/mbadry1/DeepLearning.ai-Summary 上周吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。这一份信息图的详细介绍请查看：这是一份优美的信息图，...
相比完完全全让你从0开始编程的作业,Deep Learning Specialization 课程这种形式的作业设计也是“非常贴心”的。应该是考虑到了如果完全从0开始造轮子对于课程参与者来说难度太大,而且会耗费过多时间在作业上。这样做的好处是既让你参与了机器学习中造轮子的过程,又不至于耗费太多时间让你陷入过多细节中去以至于最终放...
这个分类其实就是一个优化问题，优化过程的目的是使预测值 y hat 和真实值 y 之间的差距最小，形式上可以通过寻找目标函数的最小值来实现。所以我们首先确定目标函数（损失函数、代价函数）的形式，然后用梯度下降逐步更新 w、b，当损失函数达到最小值或者足够小时，我们就能获得很好的预测结果。右上：损失函数值在...
参考连接: https://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78057033blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78057033 github上四课作业完整连接 imLogM/Deep_Learning_Coursera_Andrew_Nggithub.com/imLogM/Deep_Learning_Coursera_Andrew_Ng 数据集制作 https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/deta...
目录链接:吴恩达Deep Learning学习笔记目录 1.Outline of the Assignment 2. Initialization 3. Forword propagate 4. Backward propagate 5. L-layers Model 6.Training and predicting 注:本次作业参照Building your Deep Neural Network: Step by Step而完成。
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/...
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 ...
Being able to try out ideas quickly allows deep learning engineers to iterate more quickly. Faster computation can help speed up how long a team takes to iterate to a good idea. [ ]It is faster to train on a big dataset than a small dataset. ...
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...
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 ...