.机器学习 以买橙子为例：不同品种 颜色 大小等的橙子味道不同，我们创建一个包含了不同变量 品种 颜色 大小等 和结果 橙子的味道 的模型，将不同的橙子扔到模型中，模型就会随着新的样本变得越来越全面。这就是机器学习。 .人脑是如何学习的 大脑学习包括信息输入 模式加工 动作输出 信息输入：视觉，听觉，触觉等。对应感觉神经元 模式加工：比如人第一次看到猴子，大脑视觉皮层至少有 个不同区域会参与到这 ...
2017-07-10 14:05 0 1142 推荐指数：
以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中，第一部分《神经网络和深度学习》第二周课程部分关键点的笔记。笔记并不包含全部小视频课程的记录，如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂。同时在阅读以下笔记之前，强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程 ...
这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络？ 神经网络的一部分神奇之处在于，当你实现它之后，你要做的只是输入x，就能 ...
2.1二分类 （1）以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛，输出y为1时认为是猫，为0时认为不是猫： y输出是一个数，x输入是64*64*3=12288的向量。 （2）以下是一些 ...
时间：2021/02/16 一.卷积神经网络 1.1 计算机视觉 卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。 1.2 边缘检测示例 如下图所示，原图是一个6*6*1的矩阵，卷积核是一个 ...
作者：szx_spark 1. 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加，训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数，VGG大约上亿参数。 从中我们可以学习 ...
1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。 事先声明，本人采用ng在课堂上所使用的符号系统，与某些学术文献上的命名有所不同，不过核心思想都 ...
作者：szx_spark 1. Padding 在卷积操作中，过滤器（又称核）的大小通常为奇数，如3x3，5x5。这样的好处有两点： 在特征图（二维卷积）中就会存在一个中心像素点。有一个 ...
