ng-深度學習-課程筆記-4: 淺層神經網絡(Week3)
1 神經網絡概覽( Neural Networks Overview ) 先來快速過一遍如何實現神經網絡。 首先需要輸入特征x，參數w和b，計算出z，然后用激活函數計算出a，在神經網絡中我們要做多次這樣的計算，反復計算z和a，然后用損失函數計算最后的a和y的差異。 可以把很多sigmoid ...
原文：ng-深度學習-課程筆記-2: 神經網絡中的邏輯回歸(Week2)
二分類 Binary Classification 邏輯回歸是一個二分類算法。下面是一個二分類的例子，輸入一張圖片，判斷是不是貓。 輸入x是 的像素矩陣，n或者nx代表特征x的數量，y代表標簽 ，m代表訓練集的樣本總數。 本門課中：X代表所有的輸入x，x按列排列，每個x是一個列向量， 的shape是 n, m 。 同理Y也按列排序，shape為 , m 。 邏輯回歸 Logistic Regre ...
2017-10-13 21:22 0 1210 推薦指數：
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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 ...
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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\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...
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