原文:吴恩达深度学习笔记(八) —— ResNets残差网络

很好的博客:残差网络ResNet笔记 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深层神经网络的优点和缺陷 .深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能。网络的层数越多,意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且,越深的网络提取的特征越抽象,越具有语义信息。但 ...

2018-10-07 22:12 0 1231 推荐指数:

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深度学习课程笔记

这几天每天花了点时间看完了深度学习课程视频。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 ...

Fri Oct 27 17:24:00 CST 2017 10 4012
深度学习课程笔记-3

01. 神经网络深度学习 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 ...

Tue Jan 28 04:47:00 CST 2020 0 276
深度学习课程笔记

神经网络深度学习 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 ...

Sun Aug 12 01:42:00 CST 2018 0 5574
网络(ResNets)

构建能够训练深度网络ResNetsResNets 是由块(Residual block)构建 ...

Thu Jul 29 23:03:00 CST 2021 0 136
深度学习笔记(deeplearning.ai)之循环神经网络(RNN)(一)

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 ...

Sat Feb 17 23:27:00 CST 2018 0 1892
 
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