这节里用代码演示一遍 Neural Networks and Deep Learning 这门课的核心思想,具体例子使用 Coursera 这门课 L 层 Neural Network 的例子。 可运行的源代码可以从这里下载: github.com/kakage/Deep-Learning 这里我们建造一个 L 层 Neural Network 的模型去判断图片是猫还是不是猫。 这个Neural Network 的结构如下...
W2 = W2 - learning_rate * dW2 b2 = b2 - learning_rate * db2 parameters = { "W1": W1, "b1": b1, "W2": W2, "b2": b2 } return parameters 7、建立一个浅层神经网络模型 def nn_model(X, Y, n_h, num_iterations=10000, print_cost=False): """ 建立一个neural network(神经网络)...
完整代码:可参见我的github项目:https://github.com/RaySunWHUT/NeuralNetwork/blob/master/NerualNetwork/neural_network/week4/L_NN.py 欢迎star、fork。 此处,将结合吴恩达老师在Coursera上的Deep Learning and Neural Nework课程以及MIT的IntroduceToDeeplearning的课程讲义,讲述基本DNN的实现过程。(拖了这么久,没时间...
np.array([out_h1, out_h2])) return out_o1 network = OurNeuralNetwork() x = np.arr...
在本系列中,我们将使用PyTorch,我们将会发现,pytorch是用python来写的,一个非常精简的深度学习神经网络API. 这意味着,从编程的角度来看,我们将非常接近于从头开始编程神经网络。 因此,了解神经网络和深度学习基础知识肯定是有益的。 这不是一项要求,而是推荐先去学习深度学习基础系列教程。
Neural Networks and Deep Learning(week2)Logistic Regression with a Neural Network mindset(实现一个图像识别算法) 1 - Packages(导入包,加载数据集) 其中,用到的Python包有: scipy importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimporth5pyimportscipyfromPILimportImagefromscipyimportndimagefromlr_utilsimport...
Neural Networks and Deep Learning(week2)神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 回到顶部 总结 回到顶部 一、处理数据 1.1 向量化(vectorization) (height, width, 3) ===> 展开shape为(heigh*width*3, m)的向量 1.2 特征归一化(Normalization)...
在深度学习中,这些表征层通常是通过多层神经网络(neural network)模型学习得到的。神经网络来源于生物科学,深度学习的核心概念启发自对人类大脑的理解,但是深度学习模型并不是大脑的模型。没有证据表明大脑实现的学习机制被用在了当前的深度学习模型。你可能偶然发现某些顶级科学文章宣称深度学习像大脑一样工作或者模拟大脑...
于是想到了《Deep Learning with Python》,忘记这本书怎么来的了,但是在别的地方看到了有人推荐,说是Keras的作者写的非常好的一本入门书,翻了前面几十页后发现居然跟进去了,不该讲的地方没讲比如数学细节,而且思路也极其统一,从头贯穿到尾(比如representations, latent space, hypothesis space),我觉得很受用。
Theano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的，是一个擅长处理多维数组的库，这一...