吳恩達-卷積神經網絡
一個小區域的均值 ，全連接層：類似於普通的神經網絡，將最后的比如120*1的列向量全連接映射到80*1 ...
原文：Python3 反向傳播神經網絡-Min-Batch(根據吳恩達課程講解編寫)
該算法按照吳恩達先生講述的BP神經網絡算法編寫，實現了一次進行Mini Batch size 次的訓練。下面給出測試代碼和測試結果。 測試結果： 總體效果還可以，需要調一調其中的參數。之前發布的代碼我后來仔細看了一下，發現算法有誤，現在改正過來了。基本沒什么錯誤了，哈哈哈。 ...
2018-01-17 19:32 0 932 推薦指數：
相關推薦
用純Python實現循環神經網絡RNN向前傳播過程(吳恩達DeepLearning.ai作業)
的rnn計算，拉通來的rnn計算 在看本文前，可以先看看這篇文章回憶一下: 吳恩達deepL ...
卷積神經網絡-吳恩達深度學習課程第四課
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 ...
吳恩達 DeepLearning.ai課程筆記（1-3）神經網絡和深度學習 --- 淺層神經網絡
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 ...
吳恩達老師深度學習課程Course4卷積神經網絡-第一周課后作業
本文參考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.神經網絡的底層搭建 本次作業要求我們要實現一個擁有卷積層（CONV）和池化層（POOL）的網絡，它包含了前向和反向傳播。首先我們確定一下此次項目要實現 ...
吳恩達老師深度學習課程Course4卷積神經網絡-第二周課后作業
網絡。下面開始第一項任務。 1 Keras入門 - 笑臉識別 Keras框架是一個高級的神經網絡的框 ...
吳恩達《深度學習》第四門課（1）卷積神經網絡
1.1計算機視覺 （1）計算機視覺的應用包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、風格遷移等，下圖展示了風格遷移案例： （2）圖像的特征量非常之大，比如一個3通道的1000*1000的照片，其特征為3 ...
吳恩達 — 神經網絡與深度學習 — L1W3練習
第三周 - 淺層神經網絡 第 21 題 以下哪項是正確的？（選出所有正確項） A.\(a^{[2](12)}\)是第12層，第2個訓練數據的激活向量 B.\(X\)是一個矩陣，其中每個列是一個訓練數據 C.\(a^{[2]}_4\)是第2層，第4個訓練數據的激活輸出 D. ...