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 --- 优化算法 编程作业:多种优化算法 ...
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...
第二种是编程题,编程题采用的形式是Jupyter notebook的形式,一部分文字和公式的讲解,配合上一段代码,你需要做的是补充代码中一些关键步骤。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...
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...
吴恩达深度学习代码作业 吴恩达deeplearning 笔记 教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?,以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个,我会将学习笔记...
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...
前不久,吴恩达正式在 Coursera 上公布了自己的 Deeplearning.ai 深度学习系列课程,一经发布火爆全网,最近这位Arvind N的小哥亲测了这个系列课程。 ▍介绍 在全职工作和照顾孩子的间隙,我花了空闲时间学习认知科学与AI。一直期待有一个劲爆的课程来帮助我更好的学习。
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...
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...