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 ...

RNN 首先思考这样一个问题：在处理序列学习问题时，为什么不使用标准的神经网络（建立多个隐藏层得到最终的输出）解决，而是提出了RNN这一新概念？ 标准神经网络如下图所示： 标准神经网络在解决序列问题时，存在两个问题： 难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况，因为序列的长度代表 ...

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 1、神经网络概要 ...

一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...

的rnn计算，拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepL ...

一、为什么要进行实例探究？ 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络，本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二、经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练 ...