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 ...
很好的博客:殘差網絡ResNet筆記 主要內容: 一.深層神經網絡的優點和缺陷 二.殘差網絡的引入 三.殘差網絡的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深層神經網絡的優點和缺陷 .深度神經網絡很大的一個優點就是能夠表示一個復雜的功能。網絡的層數越多,意味着能夠提取到不同level的特征越豐富。並且,越深的網絡提取的特征越抽象,越具有語義信息。但 ...
2018-10-07 22:12 0 1231 推薦指數:
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 ...
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 ...
構建能夠訓練深度網絡的 ResNets,ResNets 是由殘差塊(Residual block)構建 ...
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 ...
1. 導讀 本節內容介紹普通RNN的弊端,從而引入各種變體RNN,主要講述GRU與LSTM的工作原理。 事先聲明,本人采用ng在課堂上所使用的符號系統,與某些學術文獻上的命名有所不同,不過核心思想都 ...
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 ...
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 ...