【学习日记】吴恩达深度学习工程师微专业第一课:神经网络和深度学习
以下内容是我听吴恩达深度学习微专业第一课做的学习笔记,主要是按自己的理解回答一些问题,并非全部出自课程内容。1.什么是神经网络?神经网络是诸多机器学习方法中的一种,受人类大脑工作方式的启发而发明的。人类大脑的一个神经元通过多个树突来接收来自不同神经元的信号,接着细胞核处理信号,然后通过同一个轴突输出...
coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 :第一周课后习题 Neural Network Basics
我们的一生中,都在不断遇到问题,每解决一个问题,我们又强大了一点。...
吴恩达deeplearning.ai课程《神经网络和深度学习》____学习笔记(第二周 1~6)
____tz_zs学习笔记第二周神经网络基础2.1二分分类在二元分类问题中,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量x作为输入,预测输出的结果标签y是1还是0,也就是预测图片中是否有猫。·2.2logistic回归给定图像的特征向量x,算法将评估图片中存在猫的概率。2.3logistic回归损失函...
deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week2 神经网络基础 听课笔记
1.Logistic回归是用于二分分类的算法。对于m个样本的训练集,我们可能会习惯于使用for循环一个个处理,但在机器学习中,是把每一个样本写成一个列向量x,然后把m个列向量拼成一个矩阵X。这个矩阵是nx*m大小,nx是每个样本的特征数量,m是样本个数,X.shape=(nx,m)。也可以把特征写成...
神经网络和深度学习——深层神经网络
深层神经网络矩阵的维度DNN结构示意图如图所示:对于第l层神经网络,单个样本其各个参数的矩阵维度为:W[l]:(n[l],n[l−1])b[l]:(n[l],1)在运算过程中,使用python的“广播”将b[1]复制为(n[l],m),m为训练集大小dW[l]:(n[l],n[l−1])db[l]:...
【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】
【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第一周测验【中英】第一周测验-深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么?【 】AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力。【 】通过“智能电网”,AI提供新的电能。【 】AI在计算机上运行,并由电力驱动,但是它正在让以前的计算...
python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取
这篇文章主要为大家介绍了python深度学习TensorFlow神经网络如何将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用,需要将训练好的神经网络模型持久化
【深度学习篇】--神经网络中的调优一,超参数调优和Early_Stopping
一、前述调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结。二、神经网络超参数调优1、适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了,很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络...
【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型
一、前述本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。二、池化Pooling1、目标降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平...