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。有一个中心像素点会十分方便，便于指出过滤器的位置。 在没有padding的情况下，经过卷积操作 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载：https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记：https://mp.weixin.qq.com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 课程1 - 神经网络 ...

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 ...

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 ...