1.问题描述 有209张图片作为训练集，50张图片作为测试集，图片中有的是猫的图片，有的不是。每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件：train_catvnoncat.h5（训练集），test_catvnoncat.h5 ...

可能因为Andrew Ng用的是python3，而我是python2.7的缘故，我发现了坑．如下： 在辅助文件tf_utils.py中的random_mini_batches(X, Y, mini_b ...

的功能;但实际上，他们很难训练。剩余网络，由He等人介绍，允许你训练更深层次的网络比以前实际可行。在这个 ...

我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑： 第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_parameters(layer_dims) 函数中的 2 改成 2.0 , 保存后再重启 ...

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）以下是一些符号定义（数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算，更加高效） x：表示一个nx维数据，维度 ...

一个隐含层的平面数据分类 2020-07-21 欢迎来到第三周的编程作业。现在是构建第一个神经网络的时候了，它有一个隐藏层。您将看到此模型与使用逻辑回归实现的模型之间的巨大差异。 您将学习如何: •实现一个只有一个隐藏层的2分类神经网络•使用具有非线性激活函数的单元，如tanh•计算 ...

Building your Deep Neural Network: Step by Step 本文作业是在jupyter notebook上一步一步做的，带有一些过程中查找的资料等（出处已标明）并翻译成了中文，如有错误，欢迎指正！ 欢迎来到第四周作业(第二部分的第一部分)!您之前已经 ...

完成这个，你就完成了第四周的最后一个编程作业，也是这门课的最后一个编程作业!您将使用在上一个任务中实现的 ...