《神经网络与深度学习》

《神经网络与深度学习》 第一章读书笔记

投入情感是精通技艺的关键！感知器第一节内容非常的简单，定义了一种感知器。介绍了感知器的定义和权重、阈值的概念。然后根据b=-threshold，用偏置来代替阈值。我们可以通过设计学习算法能自动调整人工神经元的权重和偏置，自动响应外部的刺激。S型神经元S型神经元和感知器类似，但是被修改为权重和偏置的微小变化只会引起输出的微小变化。其实这个形状是阶跃函数平滑后的版本。利用S的平滑性质，我们可以得到一个
sddpltwanqiu·2020-07-28 10:34

神经网络与深度学习课程学习笔记（第四章）

第四章深层神经网络自学AndrewNg老师的神经网络公开课，作一些笔记，老师讲的非常详细，通俗易懂文章目录第四章深层神经网络4.1深层神经网络4.2深层网络中的前向传播算法4.3核对矩阵的维度4.4为什么使用深度神经网络4.5搭建深度神经网络模块4.6前向和反向传播4.7超参数4.8神经网络与神经元有什么关系4.1深层神经网络这节讲的内容非常简单，就是对浅层神经网络的扩展，即之前第三章讲解的是2层
P2Tree·2020-07-27 17:37

学习笔记——神经网络与深度学习

今天开始学习邱锡鹏老师的《机器学习与深度学习》材料：电子版PDF+课件+课后练习主要当做学习笔记记录一下。第一部分机器学习基础Chapter1绪论1、为了学习一种好的标识，需要构建具有一定深度的模型，并通过学习算法让模型自动学习初更好的特征表示。深度：指的是原始数据进行非线性特征转换的次数。2、贡献度分配问题：即一个系统中不同的组件或参数读最终系统输出结果的贡献或影响。->强化学习，每个内部组件并
黄小米吖·2020-07-16 06:56

神经网络与深度学习Python

Logistic创建一个（3，4）的矩阵A=np.array([[56.0,0.0,4.4,68.0],[1.2,104.0,52.0,8.0],[1.8,135.0,99.0,0.9]])对各列求和,axis=0意味着竖直相加,axis=1是水平cal=A.sum(axis=0)printcal让单项数值/和reshape是指定向量的行列，确定矩阵是确定的3*4矩阵如何与1*4矩阵相除？pyth
AmIWalruS·2020-07-16 06:42

TensorFlow2.1入门学习笔记(5)——构建第一个神经网络，鸢尾花分类问题（附源码）

文章首发：xmoon.info根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow
Moon小木·2020-07-13 08:05

Neural Network Methods for Natural Language Processing 系列读书笔记 -- 预览

是讲的利用神经网络的方法来进行自然语言处理任务，在当下神经网络、深度学习爆火的背景下在很多领域都渗入了神经网络，深度学习的影子，前段时间本书的作者yoav也和神经网络大神YannLeCun也进行了一次关注度很高的争论，争论现在关于神经网络与深度学习
不著人间风雨门·2020-07-12 20:13

Dropout解决过拟合问题

来自|知乎地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/23178423作者|晓雷编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理这篇也属于《神经网络与深度学习总结系列
机器学习算法与自然语言处理·2020-07-12 18:56

神经网络与深度学习第三周-Planar data classification with one hidden layer

Planardataclassificationwithonehiddenlayer(用一个隐藏层平面数据分类)Welcometoyourweek3programmingassignment.It’stimetobuildyourfirstneuralnetwork,whichwillhaveahiddenlayer.Youwillseeabigdifferencebetweenthismodel
lemonneko·2020-07-12 02:39

神经网络与深度学习第四周-Deep Neural Network - Application

DeepNeuralNetworkforImageClassification:ApplicationWhenyoufinishthis,youwillhavefinishedthelastprogrammingassignmentofWeek4,andalsothelastprogrammingassignmentofthiscourse!Youwilluseusethefunctionsyou
lemonneko·2020-07-12 02:39

《神经网络与深度学习》-注意力机制与外部记忆

注意力机制与外部记忆1.认知神经学中的注意力2.注意力机制2.1注意力机制的变体2.1.1硬性注意力2.1.2键值对注意力2.1.3多头注意力2.1.4结构化注意力2.1.5指针网络3.自注意力模型4.人脑中的记忆5.记忆增强神经网络5.1端到端记忆网络5.2神经图灵机6.基于神经动力学的联想记忆6.1Hopfield网络6.2使用联想记忆增加网络容量  前馈网络和循环网络拟合能力很强，但由于优化
你电吴彦祖·2020-07-11 16:02

关于矩阵求导的理解与计算方法

，网上资料也很零散，在《神经网络与深度学习》的数学基础篇章有相对详细的介绍(但是也少的可怜)，下面是东拼西凑又求朋问友得到的个人理解，因为本人接触深度学习较晚，又非数学专业，所以可能有理解错误的地方，希望能和大家讨论
刘之帅·2020-07-11 12:06

Tensorflow2.0学习率衰减详细汇总

学习率调度器的实现参考：https://nndl.github.io/《神经网络与深度学习》第7章，作者：邱锡鹏tensorflow官方API1.总结α0\alpha_{0}α0——
Light2077·2020-07-10 22:39

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（五）

今天介绍《神经网络与深度学习》系列第五讲：深层（deep）神经网络。
zchang81·2020-07-10 14:57

深度学习为何难用BP训练

原文链接(中文版)神经网络与深度学习的第五章笔记一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合，随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可缓解训练低效性，训练数据的大幅增加可降低过拟合。
迅速傅里叶变换·2020-07-09 19:11

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（1）-- 深度学习的实用层面

迷路的小伙伴请见如下链接：Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（1）–深度学习概述Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（2
看不见我呀·2020-07-07 08:14

神经网络与深度学习系列 - 梯度下降与随机梯度下降

神经网络与深度学习系列文章将作为于MichaelMielsen的《NerualNetworksandDeepLearning》一书的学习笔记，记录要点。
MrSong007·2020-07-06 23:10

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
zhongwen7710·2020-07-06 20:25

绪论-1.1.3神经网络与深度学习

1.1.3神经网络与深度学习神经网络算法是一类基于神经网络从数据中学习的算法，它仍然属于机器学习的范畴。受限于计算能力和数据量，早起的神经网络层数较浅，一般在1-4层左右，网络表达能力有限。
要想瘦先吃肉·2020-07-06 16:00

LSTM 备忘

LSTM备忘本文地址：https://blog.lucien.ink/archives/504摘自邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》的6.6.1节。
LucienShui·2020-07-06 09:31

深度学习与神经网络习题（1）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>最近在学习网易云课堂上吴恩达教授的《神经网络与深度学习》的课程，做了第一周的测试题，没有答案，于是想分享自己的参考解析（根据coursera荣誉准则不允许公布答案
weixin_33949359·2020-07-05 23:50

《神经网络与深度学习》-网络优化和正则化

网络优化与正则化1.网络优化1.1网络优化的难点1.1.1网络结构的多样性1.1.2高维变量的非凸优化2.优化算法2.1小批量梯度下降2.2批量大小选择2.3学习率调整2.3.1学习率衰减2.3.2学习率预热2.3.3周期性学习率调整2.3.4AdaGrad算法2.3.5RMSprop算法2.3.6AdaDelta算法2.4梯度估计修正2.4.1动量法2.4.2Nesterov加速梯度2.4.3A
你电吴彦祖·2020-07-05 18:20

深度学习一：自己写java代码，训练一个神经元

神经网络与深度学习这本书是我学习深度学习的启蒙教材，感兴趣可以到链接出下载。通过一段时间的学习，感觉基本理解了梯度下降算法和反向传播算法，于是尝试着自己写代码来实现神经网络。
阳光玻璃杯·2020-07-05 16:03

DeepLearing.AI 神经网络与深度学习 Week4 5-8

DeepLearing.AI神经网络与深度学习Week45-8目录搭建神经网络块前向传播与反向传播超参数神经网络与大脑的关系搭建神经网络块概述：我们知道一个基本的神经网络是由前向传播和反向传播构成的，本节主要讲述的是如何运用前向传播和反向传播构建一个深度神经网络
scanf_yourname·2020-07-05 11:44

7.神经网络与深度学习（六）—改进学习效率

1）引言前面我们初步认识了神经网络在图像识别当中的应用，我们虽然得到了比较好的识别率，但是能否再提高一点呢？2）代价函数的改进(1)交叉熵函数(crossentropy)首先我们先来看一下公式，其中a是神经元输出，训练输入为x=1,目标输出是y=0：这里，。我们再来看一下，sigmoid函数图像：这里我们可以清楚地看到，当函数输出值接近0或1的时候，其导数都逼近0。也就是说逼近0，那么公式（55）
quinn1994·2020-07-05 10:46

【备忘】2017年最新炼数成金机器读心术之神经网络与深度学习视频教程

课程大纲：第1课跌宕起伏70年：神经网络发展概述；最简单的神经元仿生：单层感知器。第2课线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的各种学习算法；BP神经网络应用：信用识别；为什么BP网络丌能支持太多的隐层数？第3课Imagenet介绍。BP神经网络应用：图像压缩；稀疏自动编码器与特征提取。,g0d(Q5m)m+x8Cn7e7G"g第4课能联想和记忆的Hopfield神经网络，DHNN与DCNN；应
qq_38472465·2020-07-05 06:45

CNN学到的到底是啥？

//李宏毅视频官网：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html点击此处返回总目录//邱锡鹏《神经网络与深度学习》官网：https://nndl.github.io
/home/liupc·2020-07-05 01:09

神经网络和深度学习系统教程

神经网络和深度学习系列：神经网络与深度学习（1）——感知器本系列全部为原创文章，如果想跟随作者的脚步，可以关注微信公众号极客原创。回复“”gailv“”，免费得概率论和数理统计视频下载地址！
dizhong1566·2020-07-04 14:41

推荐一本Github上Star 10.2K+ 的书籍---《神经网络与深度学习》

今天给大家推荐一本口碑上佳的中文版深度学习书，名叫《神经网络与深度学习》，由复旦大学老师邱锡鹏出品。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》！
Mr.Jk.Zhang·2020-07-02 12:47

深度学习经典-《神经网络与深度学习》最新

这本书涵盖了深度学习的传统和现代的所有技术。主要关注的是深度学习的理论和算法。神经网络的理论和算法对于理解重要的概念特别重要，因此人们可以理解神经架构在不同应用中的重要设计概念。神经网络为什么工作？什么时候它们比现成的机器学习模式更有效？深度什么时候有用？为什么训练神经网络如此困难？陷阱是什么？本pdf获取：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDgzNDg3
lqfarmer·2020-07-02 10:23

《神经网络与深度学习》中文版及代码下载

转发：http://www.liuxiao.org/2016/10/dnn-%E3%80%8A%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E3%80%8B%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88%E5%8F%8A%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B
beidaol·2020-07-01 18:28

资源分享 | Github 9.9K Star的《神经网络与深度学习》

前段时间发现github上邱锡鹏老师将他的《神经网络与深度学习》书籍的pdf和ppt开源了出来，个人读完后，感觉内容的思路很清晰，非常适合初学者。在这里分享给大家。
机器学习算法那些事·2020-07-01 16:51

干货丨自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总（一）

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
人工智能爱好者俱乐部·2020-07-01 12:38

如何学习神经网络与深度学习？看这本开源的中文教程！

本文转自：AI有道，作者：红色石头今天给大家推荐一份最近新出的非常火热的深度学习入门教程：《神经网络与深度学习》，这本书由复旦大学的邱锡鹏老师所著。
GitHubDaily·2020-07-01 04:43

机器学习&深度学习经典资料汇总

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
陈—凡·2020-07-01 02:47

神经网络与深度学习代码调试network3-蛋疼的theano版本与gcc、g++版本问题

1）我们现在利用pipinstallTheano安装的theano版本为0.9，而书中用的是0.6，即使用的网上的python3.5版本的代码，有一处导包的地方也会非常蛋疼，这点要感谢spyder的代码提示功能，不然网上太难查了，不是能力问题，天朝停止了vpn，google上不了了，就从这点可以看出在国外做研究要比国内有优势得多。导包问题：原文中的network3.py中#fromtheano.t
西方失败9527·2020-06-30 18:08

http://www.52nlp.cn/tag/tensorflow Andrew Ng (吴恩达) 深度学习课程小结 tensorflow

AndrewNg(吴恩达)深度学习课程从宣布到现在大概有一个月了，我也在第一时间加入了这个Coursera上的深度学习系列课程，并且在完成第一门课“NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习
zhang405744522·2020-06-30 13:38

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（一）

今天介绍《神经网络与深度学习》系列第一讲：深度学习概述。
zchang81·2020-06-30 12:01

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（四）

今天介绍《神经网络与深度学习》系列第四讲：浅层（shallow）神经网络。
zchang81·2020-06-30 12:29

吴恩达深度学习——深度学习概论

引言本文是吴恩达深度学习第一课：神经网络与深度学习的笔记。神经网络与深度学习主要讨论了如何建立神经网络(包括一个深度神经网络)、以及如何训练这个网络。第一课有以下四个部分，本文是第一部分。
愤怒的可乐·2020-06-30 08:12

吴恩达深度学习——深层神经网络

文章目录引言深层神经网络深层网络中的前向传播核对矩阵的维数为什么使用深层表示搭建深度神经网络前向和反向传播参数与超参数参考引言本文是吴恩达深度学习第一课：神经网络与深度学习的笔记。
愤怒的可乐·2020-06-30 08:12

神经网络入门

前两天，我读到MichaelNielsen的开源教材《神经网络与深度学习》（NeuralNetworksandDeepLearning），意外发现里面的解释非常好懂。下面，我就按照这本书，
Tyrone_XU·2020-06-30 04:32

[更新中] 各种常见和不常见的概率分布及其概率函数简介

Introduction2019年3月更新：最近略忙，不，是超忙，更的会慢些，我先把《神经网络与深度学习》翻译完。
Xovee·2020-06-30 03:21

吴恩达deeplearning.ai课程笔记/习题全部汇总目录

1.神经网络与深度学习深度学习概述神经网络基础之逻辑回归DeepLearning.ai课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习—神经网络基础编程作业：使用Numpy的基础Python、logistic回归神经网络基础之
Sp4rkW·2020-06-29 22:46

基于深度学习的自然语言处理——介绍

基于深度学习的自然语言处理——介绍介绍自然语言处理的挑战神经网络与深度学习自然语言中的深度学习参考文献介绍自然语言处理的挑战语言不能被形式化地描述和理解；使用不明确规则集处理歧义和多样输入；自然语言存在的特性
你的名字5686·2020-06-29 19:25

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（多元线性回归模型）

使用波士顿房价数据集中的所有属性，训练和测试多元线性回归模型，并可视化模型。要求：程序+文本（记录下超参数的调试过程，并简要总结）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfboston_housing=tf.keras.datasets.boston_housing(train_x,train_y),(test_x
寅辰ら·2020-06-29 16:39

R语言神经网络与深度学习（一）

#R语言神经网络与深度学习（一）#画出ReLU函数x=seq(-1,1,0.1)#生成x变量，赋值-1~1等差数列relu=function(x)ifelse(x>0,x,0)#定义relu函数plot
哈伦2019·2020-06-29 14:16

人工神经网络与深度学习学习历程，心得及资料分享

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation
逻辑空间·2020-06-29 02:56

矩阵求导——只需要记住这个诀窍

（这里打个广告，所看教材为复旦的邱锡鹏老师编纂的《神经网络与深度学习》，想看的同学可以微信搜索公众号CVer，找历史推送下载，非利益相关）。然后，本
HIT_NOVA·2020-06-29 00:33

FDU邱锡鹏《神经网络与深度学习》第一章 绪论

内容来源:《神经网络与深度学习》第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者对相关知识进行全面的了解。第2、3章介绍了机器学习的基础知识。
gdtop818·2020-06-28 20:37

神经网络与深度学习

绪论简单来说，人工智能先是以专家编写规则的形式取得了短暂的成功。之后由神经网络对人脑神经网络进行模拟得到了一种计算模型，兴盛了一时之后由于计算机算力限制等原因衰落。机器学习由于其可解释性强，计算量小，等原因占据了主流，特征学习和最终模型预测学习分开进行，但由于数据形式多种多样（文本、视频），深度学习的在原有机器学习基础上，将特征提取也让计算机进行自己选择，准确率更高。机器学习机器学习在早期的工程领
路飞！·2020-06-28 20:16
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