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 ...
本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容。 课程 :十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师。 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检。 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一 深度学习POC的基 ...
2020-04-18 18:56 0 675 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 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 ...
深度学习课程笔记(十二) Matrix Capsule with EM Routing 2018-02-02 21:21:09 Paper: https://openreview.net/pdf ...
微信公众号在VFP开发其实非常容易,跟着猫猫的节奏走就一定能走通,当然也少不了猫框的加持,很多老狐其实抱着开放的心态去接触新的东西,才会发现世界也就不一样了。 让你的微信公众号能够回复消息 用户打 ...
深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习,则是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到 reward。在某些任务上,也很难定义 reward ...
各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频、论文和代码。大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可。因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注。初步计划每周两章,一个半月完成课程。 Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 ...
1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结异常相关内容。 2. 书面作业 2.1. 常用异常 2.1.1 自己以前编写的代码中经常出现什么异常、需要捕获吗(为什么)?应如何避免? 之前常见的异常: checked Expection需要捕获 ...