Regularization 正则化 声明 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! 参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details ...
Initialization 初始化 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 改进深度神经网络 的第一个作业。训练神经网络需要指定权重的初始值。一个精心选择的初始化方法将有助于学习。如果您完成了这个专门化的前一门课程,那么您可能按照我们的说明进行了权重初始化,到目前为止,它已经完成了。但是如何 ...
2020-07-29 10:26 0 618 推荐指数:
Regularization 正则化 声明 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! 参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details ...
Gradient Checking 梯度检查 声明 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! 参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details ...
TensorFlow Tutorial TensorFlow教程 欢迎来到本周的编程作业。到目前为止,您一直使用numpy来构建神经网络。现在我们将引导你通过一个深度学习框架,它将允许你更容易地建立神经网络。像TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe ...
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 ...
本文参考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.神经网络的底层搭建 本次作业要求我们要实现一个拥有卷积层(CONV)和池化层(POOL)的网络,它包含了前向和反向传播。首先我们确定一下此次项目要实现 ...
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 ...
目录 第二课第三周:TensorFlow Introduction Introduction to TensorFlow 1 - Packages 1.1 - Checking TensorFlow Version ...
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 ...