01. 神经网络和深度学习 第四周 深层神经网络 4.1 & 4.2 深层神经网络 logistic回归模型可以看作一层网络，通过增加隐藏层的层数，就可以得到深层网络了。 4.3 检查矩阵的维数 确保神经网络计算正确的有效方法之一就是检查矩阵的维数，包括数据矩阵、参数 ...

神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic 回归的梯度输出 2-7 Python ...

这几天每天花了点时间看完了吴恩达的深度学习课程视频。目前还只有前三个课程，后面的卷积神经网络和序列模型尚未开课。课程的视频基本上都是十分钟出头的长度，非常适合碎片时间学习。 一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要 ...

Residual Networks 参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818 欢迎来到本周的第二次作业!您将学习如何使用剩余网络(ResNets)构建非常深的卷积网络。理论上，深度很深的网络可以代表非常复杂 ...

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 ...

Convolutional Neural Networks: Application 卷积神经网络应用 本文参考了深度学习吴恩达小迷弟 的文章，链接：https://blog.csdn.net/weixin_47440593/article/details/107938235 欢迎 ...

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 ...

Deep Neural Network for Image Classification: Application（深度神经网络在图像分类中的应用） 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！ 当你 ...