RNN 首先思考這樣一個問題：在處理序列學習問題時，為什么不使用標准的神經網絡（建立多個隱藏層得到最終的輸出）解決，而是提出了RNN這一新概念？ 標准神經網絡如下圖所示： 標准神經網絡在解決序列問題時，存在兩個問題： 難以解決每個訓練樣例子輸入輸出長度不同的情況，因為序列的長度代表 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

吳恩達深度學習課程的課堂筆記以及課后作業 代碼下載：https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吳恩達推薦筆記：https://mp.weixin.qq.com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 課程1 - 神經網絡 ...

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\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...