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 ...
什么叫不同分布的数据 举几个例子来说明 例子 ,要训练一个手机端的猫识别器,现在有 张手机端的照片,并且被人为标记为是不是猫,然后我们可以从互联网上得到 张猫咪图片,网络上的照片和移动手机端的照片就属于不同分布 例子 ,要训练一个语音识别系统,将某个地址转换成语音,现在有 个 用户说出地址 的样本,还有 个其他音频样本,内容随机,这也是不同分布的数据 在早期的机器学习中,由于数据有限,我们通常只有 ...
2020-01-11 10:52 0 677 推荐指数:
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 ...
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 ...
17年开始,网上的机器学习教程逐渐增多,国内我所了解的就有网易云课堂、七月、小象学院和北风。他们的课程侧重点各有不同,有些侧重理论,有些侧重实践,结合起来学习事半功倍。但是论经典,还是首推吴恩达的机器学习课程。 吴大大14年在coursera的课程通俗易懂、短小精悍,在讲解知识点的同时,还会穿插 ...
机器学习定义 1959年Arthur Samuel曾经这样定义机器学习:Field of study that gives computers the ability to learn withou ...
网址:https://www.bilibili.com/video/av50747658/ (b站找的有中文字幕的视频) 第一周 一、引言 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 ...
和过拟合都不能良好的反应一个模型应用新样本的能力,因此需要找到办法解决这个问题。 想要解决这个 ...
主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会对输入数据进行归一化处理,使得各个特征的数值规模处于同一个量级 ...