DeepLearning 第二课第三周编程课后作业原版本使用tensorflow1.X编写,此笔记仅为改写1.X版本代码到2.X版本使用(任然使用1.X版本的静态计算图) 1.导入所需要的库 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import math from tensorflow.python.framework import ops...
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...
num_iterations -- hyperparameter representing the number of iterations to optimize the parameters learning_rate -- hyperparameter representing the learning rate used in the update rule of optimize() print_cost -- Set to true to print the cost every 100 iterations Returns: d -- dictionary contain...
吴恩达最近推出的 deeplearning.ai 课程就是这样的存在。该课程一在 coursera 上发布，我立即注册并花了四个晚上观看其中的讲座、参加考试、完成编程作业并通过了课程。深度学习从业者和机器学习工程师通常会把大量时间花费在 Keras 与 TensorFlow 这样的抽象工作中。但如果花上一点时间深入了解学习算法的本质，手动编写...
8月9日，吴恩达又宣布 deeplearning.ai 在 Coursera 平台上开设系列全新深度学习课程，包括神经网络和深度学习概述、神经网络参数调整及优化、如何搭建机器学习项目、卷积神经网络、神经网络序列模型。从课程设置上来看，涵盖了深度学习的基础理论和简单实操。这也是 deeplearning.ai 三大项目的第一个项目。据说该课程火爆...
笔记:DeepLearning.ai 课程提炼笔记(2-1)改善深层神经网络 --- 深度学习的实践方面 编程作业:初始化、正则化、梯度检验优化算法 主要介绍:Mini-batch梯度下降、指数加权平均、Momentum梯度下降、RMSprop、Adam优化算法、衰减学习率、局部最优等; 笔记:DeepLearning.ai 课程提炼笔记(2-2)改善深层神经网络 --- 优化...
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的...
这一部分对应吴恩达 deeplearning.ai 的第二门课程,重点从超参数调整、随机和 Xavier 等参数初始化方法、Dropout 和 L2 范数等正则化方法、以及 1 维和 N 维梯度检验方法来描述深度学习在实践上的性能提升方法。当然,这一部分不仅包含课程知识点,还展示了课后问答与实现作业。
从去年8月份开始,AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程,掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网: deeplearning.ai 关于该深度学习专项课程,本人非常推荐!它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助,同时提供了大量的应用场景,涉及图像、语音、自然语言理...
吴恩达deeplearning.ai课后作业 【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273