DeepLearning.ai學習筆記（五）序列模型 -- week2 自然語言處理與詞嵌入
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 ...
原文：DeepLearning.ai學習筆記（五）序列模型 -- week1 循環序列模型
一 為什么選擇序列模型 序列模型可以用於很多領域，如語音識別，撰寫文章等等。總之很多優點。。。 二 數學符號 為了后面方便說明，先將會用到的數學符號進行介紹。 以下圖為例，假如我們需要定位一句話中人名出現的位置。 紅色框中的為輸入 輸出值。可以看到人名輸出用 表示，反之用 表示 綠色框中的 x lt t gt ,y lt t gt 表示對應紅色框中的輸入輸出值的數學表示，注意從 開始。 灰色框中的 ...
2018-02-28 20:31 0 2925 推薦指數：
相關推薦
DeepLearning.ai學習筆記（四）卷積神經網絡 -- week1 卷積神經網絡基礎知識介紹
一、計算機視覺 如圖示，之前課程中介紹的都是64* 64 *3的圖像，而一旦圖像質量增加，例如變成1000 * 1000 * 3的時候那么此時的神經網絡的計算量會巨大，顯然這不現實。所以需要引入其 ...
DeepLearning.ai學習筆記（三）結構化機器學習項目--week1 機器學習策略
一、為什么是ML策略 如上圖示，假如我們在構建一個喵咪分類器，數據集就是上面幾個圖，訓練之后准確率達到90%。雖然看起來挺高的，但是這顯然並不具一般性，因為數據集太少了。那么此時可以想到的ML策略 ...
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--Week1深度學習的實用層面
更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集，如何分析方差&偏差，如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題，如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout)，梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...
DeepLearning.ai學習筆記（一）神經網絡和深度學習--Week3淺層神經網絡
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 ...
DeepLearning.ai學習筆記（一）神經網絡和深度學習--Week4深層神經網絡
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^{[ ...
DeepLearning.ai學習筆記（四）卷積神經網絡 -- week3 目標檢測
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 ...
DeepLearning.ai學習筆記匯總
第一章 神經網絡與深度學習(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai學習筆記（一）神經網絡和深度學習--Week3淺層神經網絡 DeepLearning.ai學習筆記（一）神經網絡和深度學習--Week4深層神經網絡 ...