因為是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具體可在我的github上查看。 github傳送門: deeplearning.ai_JupyterNotebooks 筆記傳送門:DeepLearning.ai課程相關系列筆記 ...
第一章 神經網絡與深度學習 Neural Network amp Deeplearning DeepLearning.ai學習筆記 一 神經網絡和深度學習 Week 淺層神經網絡 DeepLearning.ai學習筆記 一 神經網絡和深度學習 Week 深層神經網絡 第二章 改善深層神經網絡 DeepLearning.ai學習筆記 二 改善深層神經網絡:超參數調試 正則化以及優化 Week 深度學 ...
2017-09-03 20:44 1 8279 推薦指數:
因為是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具體可在我的github上查看。 github傳送門: deeplearning.ai_JupyterNotebooks 筆記傳送門:DeepLearning.ai課程相關系列筆記 ...
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\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)層的神經元的數量,例如\(n^{[ ...
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 ...
一、詞匯表征 首先回顧一下之前介紹的單詞表示方法,即one hot表示法。 如下圖示,“Man”這個單詞可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他單詞同理。 但是這樣 ...
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 ...