是吴恩达老师深度学习课程第二课编程作业的答案。 第课一共是三周,其中第一周有三个编程作业,第二周和第三周各一个。 在一周第一个作业中,我们采用了三种不同的权重初始化方法。不 刺鱼0131 的深度学习课:我的课程回顾 一米见方文...发表智能观 深度学习课程课后习题(第一课第一周) 昂刺鱼...
吴恩达《深度学习》L1W4作业1知识点:深度神经网络的实现,初始化,正向传播,反向传播 吴恩达《深度学习》L1W4作业2知识点:深度神经网络的应用——图像分类 L2 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 第一周 深度学习的实用层面 1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正...
吴恩达深度学习课后作业1-2-2 具有神经⽹络思维的逻辑回归算法 本次作业,将会构建⼀个逻辑回归分类器⽤以识别猫,通过完成这次作业,也能了解⼀些神经⽹络的思维,并且能够建⽴⼀个对神经⽹络 的基本认识。 1.导⼊相关包 ⾸先,导⼊,本此作业实现中所需要的所有相关包,具体实现如下: ...
创建尚未执行的张量 (变量)。 在这些张量之间编写操作。 初始化张量。 创建一个会话。 运行会话,这将运行你上面编写的操作。 由于版本不同,这是一个可以在我的电脑运行的代码。 python importnumpyasnpimporttensorflowastf np.random.seed(1) tf.compat.v1.disable_eager_execution()defmain():y_hat = tf.c...
吴恩达深度学习练习 第五课第一周 Building a Recurrent Neural Network 基于nump 吴恩达deeplearning作业 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。
吴恩达教授深度学习!课程资源大全!课后视频+课后作业+课程文档+速查表5 0 2024-11-28 06:57:24 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 领取资料关注gong众号【人工智能AI圈子】,发送:b站 即可 知识...
1.8万 48 10:00 App 手把手教大家实现吴恩达深度学习作业第二周01 5414 24 7:26 App 手把手教大家实现吴恩达深度学习作业第二周10-模型整合 4984 6 4:06 App 手把手教大家实现吴恩达深度学习作业第二周09-预测 5350 10 10:11 App 手把手教大家实现吴恩达深度学习作业第二周05 6385 36 8:06 App 手...
在吴恩达的深度学习课程中,编程作业是学习的重要组成部分。这些作业不仅帮助我们应用理论知识,还能够让我们直观地理解深度学习中的概念。在这篇文章中,我们将通过一个简单的神经网络实例,和一些数据可视化的技术来帮助理解深度学习的核心思想。 神经网络基础
3.image2vector在深度学习中很常用 4.np.reshape应用很广泛。保持矩阵/向量的维度会消除大量的BUG。 5.numpy有很多高效的内建函数。 6.广播非常非常有用 1.1.2 Vectorization importtime x1= [9, 2, 5, 0, 0, 7, 5, 0, 0, 0, 9, 2, 5, 0, 0] ...
最近为了找实习开始做一些练手的编程,刚好在复习深度学习基础的时候,遇到了吴恩达和李宏毅两位大神,讲课讲得好真的很重要,废话不多说,下面开始我们的第一份编程练习。 首先我们要实现的是sigmoid激活函数,也就是逻辑回归的function,个人建议学习深度学习从逻辑回归开始,虽然到最后基本没有人在自己的神经网络里面使用这个...