介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學習課程筆記(CSDN)系列筆記中都有提到,所以這里不再贅述。 1、神經網絡概要 ...
一 深層神經網絡 深層神經網絡的符號與淺層的不同,記錄如下: 用 L 表示層數,該神經網絡 L n l 表示第 l 層的神經元的數量,例如 n n ,n ,n a l 表示第 l 層中的激活函數, a l g l z l 二 前向和反向傳播 . 第 l 層的前向傳播 輸入為 a l 輸出為 a l , cache z l 矢量化表示: Z l W l A l b l A l g l Z l . 第 ...
2017-09-02 14:45 0 1497 推薦指數:
介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學習課程筆記(CSDN)系列筆記中都有提到,所以這里不再贅述。 1、神經網絡概要 ...
。 假如我們公司只有4個員工,按照之前的思路我們訓練的神經網絡模型應該如下: 如圖示,輸 ...
一、為什么要進行實例探究? 通過他人的實例可以更好的理解如何構建卷積神經網絡,本周課程主要會介紹如下網絡 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152層) Inception 二、經典網絡 1.LeNet-5 該網絡主要針對灰度圖像訓練 ...
更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集,如何分析方差&偏差,如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題,如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout),梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...
一、計算機視覺 如圖示,之前課程中介紹的都是64* 64 *3的圖像,而一旦圖像質量增加,例如變成1000 * 1000 * 3的時候那么此時的神經網絡的計算量會巨大,顯然這不現實。所以需要引入其他的方法來解決這個問題。 二、邊緣檢測示例 邊緣檢測可以是垂直邊緣檢測,也可以是水平邊緣檢測 ...
一、目標定位 這一小節視頻主要介紹了我們在實現目標定位時標簽該如何定義。 上圖左下角給出了損失函數的計算公式(這里使用的是平方差) 如圖示,加入我們需要定位出圖像中是否有pedes ...
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 ...
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 ...