8 月 8 日,吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程(Deep Learning Specialization)。此课程广受好评,通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙,国外媒体报道称:吴恩达这次深度学习课程是迄今为止,最全面、系统和容易获取的深度学习课程,堪称普通人的人工智能第一课...
coursera Deeplearning_1 Deeplearning在coursera总共有5章节,分别如下 1neural networks and deep learning 1.1introduction to deep learning ReLU function: rectified linear unite 修正线性单元 1.1.1supervised learning with neural networks some applications and their networks 最后一行autonomous driving是custom and ...
吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 (上) 【学习心得】 Coursera和deeplearning.ai合作的Deep Learning Specialization出得真是慢啊……现在只出了Course 1:Neural Networks and Deep Learning,之后还有4个courses。虽然在我和大多数深度学习从业人员看来是非常基(jian)础(dan)的,但是有时候习题居然还会做错。鄙人...
上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Network)模型结构。然后从监督式学习入手,介绍了Standard NN,CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集:Structured Data和Unstructured Data。最后,我们解释了近些年来深度...
Coursera Deep Learning笔记 卷积神经网络基础 目录 1. 计算机视觉 2. 边缘检测示例 3. 更多边缘检测内容 4. Padding 5. 卷积步长(Strided Convolutions) 6. 卷积为何有效(Convolutions Over Volume) 7. 单层卷积网络(One Layer of a Convolutional Network) 8. 简单卷积层网络示例 9. 池化层(Pooling Layers)...
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-3-Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Framew,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(图|原创)coursera的deeplearning.ai课程的思维导图 在coursera课程当中,可以免费试学7天,期间可以有权限提交作业,全部作业包括选择题和编程题都通过了,就可以获得单个课程的证书. 现在deeplearning.ai有5个专项的课程,包括(1)神经网络和机器学习,(2)神经网络当中超参数的调整,正则化和优化,(3)机器学习项目的结构,...
Coursera Deep Learning笔记 卷积神经网络基础 1. 计算机视觉 使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大。例如一张64x64x3的图片,神经网络输入层的维度为12288。 如果图片尺寸较大,例如一张1000x1000x3的图片,神经网络输入层的维度将达到3百万,使得网络权重W非常庞大。
Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记4-2-Deep Convolutional Models Case Studies-深度卷积模型案例及代码实现 技术标签: coursera deeplearning 深度学习 卷积神经网络1 深度卷积神经网络案例研究 1.1 LeNet-5 LeNet-5是1998年针对灰度图像训练的而提出的模型。假设有一张32 × 32 × 1的图片,LeNet-5可以识别...
01 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 1-1 深度学习概论 1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论 1-2 神经网络基础 1-2 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础 1-3 浅层神经网络 ...