1. 第 1 個問題 You are building a 3-class object classification and localiza ...
答案僅供參考,非標准答案,歡迎交流 Which of the following do you typically see as you move to deeper layers in a ConvNet n HnH andn WnW increases, whilen CnC decreases n HnH andn WnW increases, whilen CnC also increa ...
2018-08-24 18:54 0 876 推薦指數:
1. 第 1 個問題 You are building a 3-class object classification and localiza ...
1. 第 1 個問題 What do you think applying this filter to a grayscale image w ...
四、多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多維特征 4.2 多變量梯度下降 4.3 梯度下降法實踐1-特征縮放 4.4 梯度下降法實踐2-學習率 4.5 特征和多項式回歸 4.6 正規方程 ...
本文參考文章https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818完成,原文寫的非常好,非常詳細,如果是第一次做這個作業的同學可以去看一下這 ...
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( ...
01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡,通過增加隱藏層的層數,就可以得到深層網絡了。 4.3 檢查矩陣的維數 確保神經網絡計算正確的有效方法之一就是檢查矩陣的維數,包括數據矩陣、參數 ...
神經網絡和深度學習 課程 1-1深度學習概述 2-1 神經網絡的編程基礎 2-2 邏輯回歸代價函數與梯度下降 2-3 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化邏輯回歸 2-6 向量化 logistic 回歸的梯度輸出 2-7 Python ...
這幾天每天花了點時間看完了吳恩達的深度學習課程視頻。目前還只有前三個課程,后面的卷積神經網絡和序列模型尚未開課。課程的視頻基本上都是十分鍾出頭的長度,非常適合碎片時間學習。 一直以為機器學習的重點在於設計精巧、神秘的算法來模擬人類解決問題。學了這門課程才明白如何根據實際問題優化、調整模型更為重要 ...