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.ai 深度学习笔记1-1-Introduction to deep learning,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
视。实际上，我们在DeepLearninaAl的姊妹公司AlFund的团队一直在与许多初创公司合作，将这些技术应用干许...
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 highbrit neural network ...
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...
最近在coursera上开坑学习deep learning啦~决定在cnblogs上记载一点心得(其实主要是笔记啦 课程链接: https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning WEEK 2 主要是用 logistic regression 完成一个识别猫的识别器。 大致思路: Build the general architecture of a learning algorithm, including: ...
ReLU (Rectified Linear Unit):在吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 (上)中提到过ReLU激活函数,它在深度学习中比sigmoid和tanh更常用。这是因为当激活函数的输入z的值很大或很小的时候,sigmoid和tanh的梯度非常小,这会大大减缓梯度下降的学习速度。所以与sigmoid和tanh相比,ReLU的训练速度要快很多。
吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-1) 卷积神经网络--课程笔记 本课主要讲解了卷积神经网络的基础知识,包括卷积层基础(卷积核、Padding、Stride),卷积神经网络的基础:卷积层、池化层、全连接层。 主要知识点 卷积核: 过滤器,各元素相乘再相加 nxn * fxf -> (n-f+1)x(n-f+1) Padding: n...
Coursera Deep Learning笔记 结构化机器学习项目 (上),1.正交化(Orthogonalization)机器学习中有许多参数、超参数需要调试。通过每次只调试一个参数,保持其它参数不变而得到的模型某一性能改变是一种最常用的调参策略,我们称之为正交化方法(Orthogonalization)。
笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/58457.html 本章介绍了优化算法,让神经网络运行的更快 回到顶部 1. 梯度优化算法 1.1 Mini-batch 梯度下降 将X=[x(1),x(2),x(3),...,x(m)]X=[x(1),x(2),x(3),...,x(m)] 矩阵所有 mm 个样本划分为 ...