以下為在Coursera上吳恩達老師的DeepLearning.ai課程項目中,第一部分《神經網絡和深度學習》第二周課程部分關鍵點的筆記。筆記並不包含全部小視頻課程的記錄,如需學習筆記中舍棄的內容請至 Coursera 或者 網易雲課堂。同時在閱讀以下筆記之前,強烈建議先學習吳恩達老師的視頻課程 ...
.機器學習 以買橙子為例:不同品種 顏色 大小等的橙子味道不同,我們創建一個包含了不同變量 品種 顏色 大小等 和結果 橙子的味道 的模型,將不同的橙子扔到模型中,模型就會隨着新的樣本變得越來越全面。這就是機器學習。 .人腦是如何學習的 大腦學習包括信息輸入 模式加工 動作輸出 信息輸入:視覺,聽覺,觸覺等。對應感覺神經元 模式加工:比如人第一次看到猴子,大腦視覺皮層至少有 個不同區域會參與到這 ...
2017-07-10 14:05 0 1142 推薦指數:
以下為在Coursera上吳恩達老師的DeepLearning.ai課程項目中,第一部分《神經網絡和深度學習》第二周課程部分關鍵點的筆記。筆記並不包含全部小視頻課程的記錄,如需學習筆記中舍棄的內容請至 Coursera 或者 網易雲課堂。同時在閱讀以下筆記之前,強烈建議先學習吳恩達老師的視頻課程 ...
這個人總結的太好了 , 忍不住想學習一下,放到這里。 為了尊重原創作者,說明一下是轉載於:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...
深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前,我們社會的電氣化改變了每個主要行業,從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面,我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量,帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡? 神經網絡的一部分神奇之處在於,當你實現它之后,你要做的只是輸入x,就能 ...
2.1二分類 (1)以一張三通道的64×64的圖片做二分類識別是否是毛,輸出y為1時認為是貓,為0時認為不是貓: y輸出是一個數,x輸入是64*64*3=12288的向量。 (2)以下是一些 ...
時間:2021/02/16 一.卷積神經網絡 1.1 計算機視覺 卷積神經網絡一般應用於計算機視覺領域,由於有的時候圖片的像素點很多,導致神經網絡輸入特征值的維數很多。 1.2 邊緣檢測示例 如下圖所示,原圖是一個6*6*1的矩陣,卷積核是一個 ...
作者:szx_spark 1. 經典網絡 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介紹了上述三個在計算機視覺中的經典網絡。網絡深度逐漸增加,訓練的參數數量也驟增。AlexNet大約6000萬參數,VGG大約上億參數。 從中我們可以學習 ...
1. 導讀 本節內容介紹普通RNN的弊端,從而引入各種變體RNN,主要講述GRU與LSTM的工作原理。 事先聲明,本人采用ng在課堂上所使用的符號系統,與某些學術文獻上的命名有所不同,不過核心思想都 ...
作者:szx_spark 1. Padding 在卷積操作中,過濾器(又稱核)的大小通常為奇數,如3x3,5x5。這樣的好處有兩點: 在特征圖(二維卷積)中就會存在一個中心像素點。有一個 ...