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 ...
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單元堆疊起來構成一個神經網絡。我們用上標方括號表示第幾層,用上標圓括號表示第幾個樣本。 訓練的時候通過反向傳播來計算導 ...
2017-10-31 08:00 0 1083 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 ...
1 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64*64*3的像素矩陣,n或者nx代表特征x ...
1 目標定位( object localization ) 目標定位既要識別,又要定位,它要做的事就是用一個框框把物體目標的位置標出來。 怎么做這個問題呢,我們考慮三目標的定位問題,假定圖中最多只 ...
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 ...
1 向量化( Vectorization ) 在邏輯回歸中,以計算z為例,$ z = w^{T}+b $,你可以用for循環來實現。 但是在python中z可以調用numpy的方法,直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成,而且你會發現這個非常快。 ng做了個實驗,求 ...
構造一個准確率高的verification,然后再把它應用到人臉識別中。 2 一次學習( On ...
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 ...
1、計算神經網絡的輸出(正向傳播): 矩陣表示: 向量化: 2、多個樣本的向量化(正向傳播): 3、激活函數: (1)sigmoid函數僅用於二分分類的情況,較少使用; a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...