吴恩达老师的深度学习课程第一课第二周作业
附件里是如题的作业 我是使用Spyder把作业加载进去,然后新建一个程序,一段一段运行的。用于检验的代码在运行之后一般就注释掉或者删掉了。 当时没有考虑怎么代码的规范性,以后会注意。
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(5)-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构,包括输入层,隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例,详细推导了其正向传播过程和反向传播过程,使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时,我们还介绍了不同的激活函数,比较各自优缺点,讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了...
吴恩达深度学习视频笔记1-4:《神经网络和深度学习》之《深层神经网络》
本文总结的是课程一《神经网络和深度学习》的第四周《深层神经网络》,共7小节,本文涵盖其中的6小节。视频请访问deeplearning.ai或者网易云课堂。 4.1 深度神经网络 如图是一个4层的神经网络,包括3个隐藏层。用L表示层数,这里L=4...
吴恩达深度学习笔记(二)—— 深层神经网络的训练过程
主要内容: 一.初始化参数 二.前向传播 三.计算代价函数 四.反向传播 五.更新参数(梯度下降) 一.初始化参数 1.由于将参数W初始化为0会导致神经网络失效,因而需要对W进行随机初始化。一般的做法是用np.random.np()生成一个高斯分布的数,然后再乘上一个很小的数比如0.01,...
吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》4--深层神经网络
1. 深层神经网络长什么样? 所谓深层神经网络其实就是含有更多的隐藏层或隐藏层单元的神经网络。 2. 前向传播 深层神经网络前向传播的向量化实现: 这里需要逐层计算每层的z和a,一般只能用for循环(从第1层到第L层,输入层被称为第0层) 3. 如何确定矩阵的维数 n[0]是输入层的特征数,...
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记(1-3)-- 浅层神经网络
作者: 大树先生 博客: http://blog.csdn.net/koala_tree GitHub:https://github.com/KoalaTree 2017 年 09 月 22 日 以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分...
吴恩达深度学习第一课第四周(深层神经网络)
打卡(1) 4.1 深层神经网络 * 符号约定:输入层 X=a[0],预测值ŷ =a[L] X = a [ 0 ...
吴恩达神经网络与深度学习第2课第一周(1-5)学习笔记
本节课的内容主要讲了一些训练的注意事项,或者其中的一些trick。即深度学习的实用层面。基本内容与吴恩达机器学习课程的内容相关,建议可以先听一遍机器学习课程,通过该视频回忆巩固。OK,直接开始 1.1 训练/开发/测试集 该节内容主要包括介绍一些超参数,以及在训练集、交叉验证集(d...
吴恩达深度学习第一课第三周(浅层神经网络)
打卡(1) 3.1 神经网络概览 * 可以很多个sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络。 * 图中[1]、[2]表示层((1),(2)表示单个样本); * 图中圆圈是sigmoid函数,由两步算的,第一步算z。第二步算a; 打卡(2) 3.2 神经网络表示 * 输入层———...
吴恩达的神经网络与深度学习课后作业(第一课第二周的作业)神经网络基础
此内容主要针对于吴恩达的神经网络与深度学习课后作业(第一课第二周的作业)进行学习,记录。 参考连接https://github.com/andersy005/deep-learning-specialization-coursera 说明 实现功能:这段代码主要实现的功能是判断一张图片是否有cat,...
Coursera 吴恩达 深度学习课后习题 第一周 Introduction to deep learning
正确1 / 1 分1。What does the analogy “AI is the new electricity” refer to?AI runs on computers and is thus powered by electricity, but it is letting com...
吴恩达深度学习第2课第3周编程作业 的坑(Tensorflow+Tutorial)
可能因为Andrew Ng用的是python3,而我是python2.7的缘故,我发现了坑.如下:在辅助文件tf_utils.py中的random_mini_batches(X, Y, mini_batch_size = 64, seed = 0)函数中,把 math.floor(m/mini_ba...
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业
【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业 - 带有一个隐藏层的平面数据分类 上一篇: 【 课程1 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇: 【课程1 - 第四周测验】 声明 首先声明本文参考【Ku...
吴恩达DeepLearning.ai(神经网络和深度学习) 第二周编程作业
转载于:http://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78057033 吴恩达Coursera课程 DeepLearning.ai 编程作业系列,本文为《神经网络与深度学习》部分的第二周“神经网络基础”的课程作业(做了无用部分的删...
吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 2 - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础)
Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础)1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?)【 】 A neuron computes an activation function followed by ...
【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验【中英】
【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验第2周测验 - 神经网络基础神经元节点计算什么?【 】神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)【★】神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活。【 】神经元节点计算函数g,函数...
吴恩达《深度学习》-课后测验-第五门课 序列模型(Sequence Models)-Week 2: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入)
Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入)1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. T...
吴恩达《深度学习》-第五门课 序列模型(Sequence Models)-第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)-课程笔记
第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)2.1 词汇表征(Word Representation)词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot...
吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 的坑(Optimization Methods)
我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑:第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_parameters(layer_dims) 函数中的 2 改成 2.0 , 保存后再重启jupyter not...
吴恩达深度学习第4课第3周编程作业 + PIL + Python3 + Anaconda环境 + Ubuntu + 导入PIL报错的解决
问题描述:做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错.我的环境:已经安装了Tensorflow GPU 版本Python3Anaconda解决办法:安装pillow模块,而不是PIL模块.原因是PIL模块不支持python3, 只支持python2. Python3下应安装pillow模...