《神经网络与深度学习》课后习题第29页

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week3上-浅层神经网络

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️目录3.1神经网络概览3.2神经网络的表现形式3.3计算神经网络的输出3.4多样本向量化3.5向量化实现的解释3.6激活函数3.1神经网络概览使用上标[1]来表示与这些节点相关的量，也就是所谓的层；之后，我们使用上标[2]来表示与这个节点有关的量，这是神经网络的另一层；上标(i)表示第i个训练样本；在这个神经网络中，我们要进行

睡觉特早头发特多·2022-10-18 10:33

pytorch入门学习

的一些小项目https://pytorch.org/tutorials/pytorch官方教程FastaiMichaelNielsen的《NeuralNetworkandDeepLearning》（《神经网络与深度学习

阮扬才·2022-10-17 12:32

神经网络与深度学习（五）前馈神经网络（3）鸢尾花分类

目录4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类深入研究鸢尾花数据集4.5.1小批量梯度下降法4.5.1.1数据分组4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题1.对比Softmax分类和前馈神经网络分类。2.对比SVM与FNN分类效果，谈谈自己看法。3.尝试基于MNIST手写

Jacobson Cui·2022-10-14 07:13

大学英语四新视野课后习题+答案翻译 Unit1~Unit8

Unit1TextA:Wordsinuse2022年6月16日20:571Asthegenderbarrierscrumbled,thenumberofwomenworkingaslawyers,doctors,orbankersbegantoincreasesignificantlyfromthemid-20thcentury.随着性别障碍的消除，从20世纪中期开始，从事律师、医生或银行家工作的

汽水橘子·2022-10-14 07:09

神经网络模型训练简记（一）

神经网络模型训练简记（一）一、概念介绍1.1人工智能、机器学习、神经网络与深度学习1.2backbone与pretrain_model1.3batch_size、learning_rate、epoch与

weixin_46846685·2022-10-13 10:56

【基础整理】attention：浅谈注意力机制与自注意力模型（附键值对注意力 + 多头注意力）

划水休息两天不看论文了~来重新复习一下基础qaq以下讲解参考大名鼎鼎的nndl邱锡鹏《神经网络与深度学习》部分内容（详见第八章，注意力与外部记忆）是对于不太行的初学者也比较友好的一本，当然不能要求一本书既全面又深入

HicSuntLeones·2022-10-12 22:30

机器学习之神经网络与深度学习 HW4【详解及jupyter代码】

文章目录NeuralNetworks&DeepLearning1.导入所需的Python库2.加载数据并可视化3.全连接神经网络3.1初始化网络参数3.2定义神经网络的每一层Affine层Softmax-with-Loss层3.3搭积木3.4进行训练3.5梯度下降优化算法3.5.1AdaGrad3.5.2RMSprop3.5.3Momentum3.5.4NesterovMomentum3.5.5A

湘粤Ian·2022-10-12 22:52

周志华神经网络

1、《神经网络与深度学习讲义》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源《神经网络与深度学习讲义》百度网盘pdf最新全集下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1RJ3mrqg_HR7UBzA1ut8c5g

wenangou·2022-10-12 13:55

神经网络与深度学习（nndl）——2 机器学习概述

机器学习概述机器学习（ML）定义：就是让计算机从数据中进行自动学习，从而得到某种知识（或规律）早期称为模式识别（PR）2.1基本概念样本、特征、标签、模型、学习算法等概念特征又称为属性（如水果的颜色、大小、产地、品牌、形状等）标签：是我们需要进行预测的，可以是连续值（如水果的甜度、水分、成熟度的综合打分），也可以是离散的（如好、坏这类标签）完成标记的标签和特征的东西可以看成一个样本或示例。数据集（

kokotao·2022-10-10 20:02

视觉SLAM十四讲CH8代码解析及课后习题详解

第一版的代码：direct_semidense.cpp#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespaceg2o;/

长沙有肥鱼·2022-10-10 12:15

随机森林的简单学习记录

随机森林小记这里采用的随机森林的库选择sklearn库1.首先是导入数据：path="D:/1课内学习/神经网络与深度学习/课程设计题目及要求/EpilepticSeizureClassification.csv

小陈皓·2022-10-06 07:45

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2上-神经网络基础

函数求导链式规则推导部分和梯度下降代码思路部分重点理解目录2.1二分分类2.2逻辑线性回归2.3参数w&b以及损失函数2.4梯度下降法2.5导数+2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9Logistic回归中的梯度下降算法2.10m个样本的梯度下降2.1二分分类Logistic回归是一个用于二分分类的算法;64*64*3=12288,;.2.2逻辑线性回归giveaninput

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:01

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week1-深度学习概述

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️AIisthenewelectricity像100多年前的电力一样，人工智能正在使大量的行业发生巨变；（✅）吴恩达深度学习课程课后习题

睡觉特早头发特多·2022-10-04 07:28

机器学习（西瓜书）--第一章绪论

本书主要介绍从数据获取结果：代码：https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua课后习题：https://blog.csdn.net/snoopy_yuan

smithllxf·2022-10-02 09:13

西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析 LDA

多元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）主要教材为西瓜书，结合南瓜书，统计学习方法，B站视频整理~人群定位：学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、概率论知道啥是概率原理讲解，公式推导，课后习题

小白不白白_·2022-10-02 07:17

神经网络与深度学习（五）—— 循环神经网络

邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记。

zxxRobot·2022-10-02 07:45

NNDL 作业2：第三章课后习题

习题3-2在线性空间中，证明一个点x到平面的距离为设平面上有点x1,使得x-x1与该平面垂直w也与该平面垂直，所以w和x-x1平行即：x-x1=kw（k是常数）点x到平面的距离为|k|||w||即两边同时取模得点到平面的距离即证得习题3-5在Logistic回归中，是否可以用去逼近正确的标签y,并用平方损失最小化来优化参数w在以sigmoid为激活函数时，不能使用平方损失作为lossfunctio

_Gypsophila___·2022-10-02 07:15

神经网络与深度学习（四）线性分类

目录3.1基于Logistic回归的二分类任务3.1.1数据集构建3.1.2模型构建3.1.3损失函数3.1.4模型优化3.1.4.1梯度计算3.1.4.2参数更新3.1.5评价指标3.1.6完善Runner类3.1.7模型训练3.1.8模型评价3.2基于Softmax回归的多分类任务3.2.1数据集构建3.2.2模型构建3.2.2.1Softmax函数3.2.2.2Softmax回归算子3.2.

Jacobson Cui·2022-10-02 07:12

神经网络与深度学习作业2：第三章课后习题

习题3-2：在线性空间中，证明一个点到平面的距离为.证明：设平面内有一点,使得垂直于此平面，因为垂直于此平面，因此又有平行与。即：(为常数),因此点到平面的距离为,又因为且。所以。代入，得到。对两边同时取模得到：,距离为。习题3-5：在Logistic回归中，是否可以用去逼近正确的标签,并用平方损失最小化来优化参数？在Logistic回归中可以用sigmoid函数去逼近正确的标签,但用平方损失最小

Jacobson Cui·2022-10-02 07:12

神经网络与深度学习作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.平方损失函数:使用平方损失函数处理分类问题时，由于分类问题的结果是离散值,分类正确的项之间以及分类错误的项之间误差都是一样的，不具有距离的意义，通过计算平方得到的误差大小实际上并不能很好地反映误差大小，且分类问题的函数不是凸函数，会陷入局部最小点，会对优化造成困难。平方损失函数:交叉熵损失函数之和分类正确的预测结果有

Jacobson Cui·2022-10-02 07:42

神经网络与深度学习（三）线性回归与多项式回归

目录2.2线性回归2.2.1数据集构建2.2.2模型构建2.2.3损失函数2.2.4模型优化2.2.5模型训练2.2.6模型评估2.2.7样本数量&正则化系数2.3多项式回归2.3.1数据集构建2.3.2模型构建2.3.3模型训练2.3.4模型评估2.4Runner类介绍2.5基于线性回归的波士顿房价预测2.5.1数据处理2.5.1.2数据清洗2.5.1.3数据集划分2.5.1.4特征工程2.5.

Jacobson Cui·2022-10-02 07:41

NNDL 作业1：第二章课后习题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.因为分类问题不连续，使用平方损失函数，只要分类错误其loss便相等，没有距离概念，在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。举个例子，若有类型，使用one-hot编码，，无论是预测为还是，loss都一样。但在实际中，有可能使用decode之后的结果计算。当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值为1时表示属于此

Sun.02·2022-10-02 07:47

《神经网络与深度学习》-循环神经网络

循环神经网络1.给网络增加记忆能力1.1延时神经网络1.2有外部输入的非线性自回归模型1.3循环神经网络2.简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间反向传播算法4.2实时循环学习算法5.长程依赖问题5.1改进方案6.基于门控的循环神

你电吴彦祖·2022-10-02 07:10

神经网络与深度学习作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

目录过程推导——了解BP原理数值计算代码实现使用numpy实现使用pytorch实现1、对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。2、激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。3、激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。5

Jacobson Cui·2022-10-02 07:06

神经网络与深度学习（五）前馈神经网络（1）——二分类任务

神经网络是由神经元按照一定的连接结构组合而成的网络。神经网络可以看作一个函数，通过简单非线性函数的多次复合，实现输入空间到输出空间的复杂映射。前馈神经网络是最早发明的简单人工神经网络。整个网络中的信息单向传播，可以用一个有向无环路图表示，这种网络结构简单，易于实现。目录4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2基于前馈神经网

Jacobson Cui·2022-09-29 07:08

【神经网络与深度学习】卷积神经网络 ① 卷积 ② 互相关 ③ 卷积层和池化层 ④ 四种典型的卷积网络 ⑤ 转置卷积 ⑥ 空洞卷积 ⑦ 微步卷积

文章目录一、全连接前馈神经网络的缺陷二、卷积神经网络①卷积（Convolution）（1）一维卷积（2）二维卷积（3）卷积的变式==（4）卷积计算公式==（5）宽卷积，窄卷积和等宽卷积②互相关（Cross-Correlation）③用卷积来代替全连接④卷积层和池化层三、典型卷积神经网络【无详细介绍】①LeNet-5②AlexNet③Inception网络④残差网络四、其他卷积方式①转置卷积②微步卷

Bessie_Lee·2022-09-29 07:34

复旦大学邱锡鹏教授发布教科书《神经网络与深度学习》

点击“小詹学Python”，“星标”或"置顶"关键时刻，第一时间送达本文转载自“机器之心”从2016到2019，根据多年教学和研究经验，邱锡鹏教授完成了深度学习教科书《神经网络与深度学习》！

小詹学 Python·2022-09-29 07:03

NNDL0作业1：第二章课后习题

NNDL作业1：第二章课后习题习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.明确了解分类和回归。才能知道什么是合适，什么是不合适的。

刘先生TT·2022-09-29 07:27

神经网络与深度学习day05---前馈神经网络

神经网络与深度学习day05-前馈神经网络前言一、神经元简介1.1净活性值1.2激活函数1.2.1Sigmoid函数和Tanh函数1.2.2ReLU函数1.2.3（选做）其他函数二、基于前馈神经网络的二分类任务

小鬼缠身、·2022-09-29 07:06

【实现VLAN间的通信（综合实验）（路由器子接口、三层交换机VLANIF接口、判断二层和三层的转发）】-20211207、20211208

单臂路由三、三层交换机和VLANIF接口1.三层交换机交换机有以下几种2.交换机如何判断二层转发和三层转发：思考题课后习题：PC1、PC2、PC3各自属于不同的网段，全互通AR1下做单臂路由，SW3为三层交换机

Ameris Z·2022-09-28 19:03

物联网信息安全——笔记

物联网信息安全笔记第一章物联网信息安全课本内容物联网五层体系结构感知控制层网络互连层资源管理层信息处理层应用层信息安全定义保持信息的保密性、完整性、可用性其他，真实性、核查性、抗抵赖和可靠性信息安全的主要内容硬件安全软件安全运行服务安全数据安全课后习题

windSnowLi·2022-09-24 17:48

【Machine Learning】3.多元线性回归

b3多元的模型预测方法3.1SinglePredictionelementbyelement3.2SinglePrediction,vector4多元代价计算5多元梯度下降5.1计算梯度5.2梯度下降6课后习题本文包括多元线性回归代价计算和梯度下降的理论部分和实践部

KiraFenvy·2022-09-23 11:05

Chapter0.2：z变换

本系列属于胡寿松《自动控制原理》(第七版)教材的课后习题精选，需要完整版课后习题答案的同学，请自行查找，本系列基本包含了自动控制原理的知识点，搭配胡寿松《自动控制原理》(第七版)知识点提炼使用，可用于期末考试甚至考研复习

FUXI_Willard·2022-09-22 20:57

机器学习周志华第一章课后习题

机器学习周志华第一章课后习题1.11.21.31.41.51.1在下面这张图片中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间。

小白*进阶ing·2022-09-21 07:43

Java基础入门（第2版）

《Java基础入门》课后习题答案第1章Java开发入门一、填空题1、JavaEE、JavaSE、JavaME2、JRE3、javac4、bin5、path、classpath二、选择题1、ABCD2、C3

知识汲取者·2022-09-15 12:59

《机器学习》周志华学习笔记第二章模型评估与选择（课后习题）

模型选择与评估一、内容1.经验误差与过拟合1.1学习器在训练集上的误差称为训练误差（trainingerror）,在新样本上的误差称为泛化误差（generalizionerror）。1.2当学习器把训练样本学习的“太好“了的时候，很有可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降，这种现象在机器学习中称为“过拟合”。与过拟合相对的是“欠拟合”，是指对

Rookiekk·2022-09-15 06:34

神经网络与深度学习期末考试满分过题库！

神经网络与深度学习期末考试满分过题库！

博客zhu虎康·2022-09-15 00:22

操作系统MOOC课后习题答案

第一章导论1.1什么是操作系统随堂测验1、操作系统的核心目标是（）。A、管理硬件B、运行程序C、让用户方便使用D、提高CPU利用率答案：B2、从设备到本地缓冲之间传输数据由（）完成。A、I/O控制器B、CPUC、设备机械装置D、内存答案：A3、CPU和设备控制器可并行工作，但不同的设备控制器都不能并行工作。答案：错误4、操作系统是所有软件中最底层的软件。答案：正确5、操作系统只管理硬件资源。答案：

richardxp888·2022-09-14 22:23

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第三周浅层神经网络作业

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习本文题目来源：【中英】【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第三周测验目录英文习题中文习题答案英文习题1.Whichofthefollowingaretrue

passer__jw767·2022-09-14 07:54

神经网络与深度学习（一）- Logistic Regression as a Neural Network

这个系列的文章都将是对于deeplearning.ai开设的关于深度学习的相关课程的学习笔记，第一门课就是神经网络与深度学习。

mike112223·2022-09-14 07:24

[2022-09-05]神经网络与深度学习第0章-basic‘s basic(part 2)

contentsbasic'sbasic(part2)写在开头PyTorch介绍引用一些概念张量算子张量的操作创建张量指定数据创建张量指定形状创建指定区间创建张量的属性张量的形状形状的改变张量的数据类型张量的设备位置张量与numpy数组转换张量的访问索引和切片访问张量修改张量张量的运算数学运算逻辑运算矩阵运算点积运算（torch.dot）矩阵和向量相乘（torch.mv）二维矩阵乘法（torch.

三工修·2022-09-14 07:53

神经网络与深度学习第3章：线性模型阅读提问

1.什么是决策边界？2.logisticregression的激活函数的作用是什么？3.logisticregression的公式？4.softmax和logistic回归的异同点，在二分类的时候是等价的吗？5.描述三类SVM6.核函数的作用？7.平方，hinge，交叉熵，感知器，0-1损失分别适用什么场景，有什么异同点

爱睡觉的Raki·2022-09-14 07:53

[2022-08-29]神经网络与深度学习第0章-basic‘s basic(part 1)

contentsbasic'sbasic(part1)写在开头numpy操作引入建立一维数组和属性操作二维数组和属性操作numpy的一些函数np.zerosnp.onesnp.identity随机数小任务数组切片np.arange基本运算-p1np.dtype基本运算-p2axis和np.summatplotlib简单操作画函数写在最后basic’sbasic(part1)写在开头作为人工智能大学

三工修·2022-09-14 07:53

[2022-09-12]神经网络与深度学习第1章-regression

contentsregression写在开头前期准备线性回归数据集构建模型构建损失函数模型优化经验风险最小化优化函数模型训练模型评估样本数量&正则化系数多项式回归数据集构建模型构建模型训练模型评估使用均方误差评估多项式回归（以sin函数为例）自定义Runner类基于线性回归的波士顿房价预测数据处理准备工作数据清洗数据集划分模型构建完善Runner类模型训练模型测试模型预测其他问题写在最后regre

三工修·2022-09-14 07:22

数值分析二分法做题

课后习题需要用二分法求解近似值，以满足最大允许误差。计算过程就想到用python偷个懒，不过我的代码质量是真的low，好久没用py好多知识都忘光了，不过亲测可用。

咕咕没有梦想·2022-09-13 07:02

NNDL 实验一 numpy

神经网络与深度学习——numpy基础知识新学期，依照教书先生的要求，发表这篇博客，诸多纰漏，还望指正。

红肚兜·2022-09-12 07:00

神经网络与深度学习（二） pytorch入门——张量

本文章参考飞桨AIStudio——人工智能学习实训社区神经网络与机器学习：案例与实践教程进行学习目录一、概念：张量算子二.、使用pytorch实现张量运算1.2.1创建张量1.2.1.1指定数据创建张量1.2.1.2指定形状创建1.2.1.3指定区间创建张量1.2.2张量的属性1.2.2.1张量的形状1.2.2.2形状的改变1.2.2.3张量的数据类型1.2.2.4张量的设备位置1.2.3张量与N

红肚兜·2022-09-12 07:21

视觉slam学习笔记以及课后习题《第四讲相机模型和非线性优化》

这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题，因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅，所以有部分知识可能不太严谨，如果给大家造成了困扰请见谅，大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正，

啦啦啦1231213·2022-09-11 07:38

豆瓣评分9.4，邱锡鹏教授蒲公英书姊妹篇《神经网络与深度学习：案例与实践》重磅来袭...

蒲公英书《神经网络与深度学习》主要阐述了神经网络与深度学习技术的基本原理和方法。很多读者希望能在学习的同时进行实践，以加深对理论的理解。

普通网友·2022-09-08 07:08

《机器学习》慕课版课后习题-第11章

中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第11章深度学习1.深度学习的提出背景是什么？解：深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题。而且初始化了神经网络权重，

醉一心·2022-09-07 16:02

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