《神经网络与深度学习》

《神经网络与深度学习》基础篇

此文为看视频后个人见解，原著请看：神经网络与深度学习理论与实战-TensorFlow2.0_哔哩哔哩_bilibili本课程的目的是争取让零基础的同学也能理解深度学习的相关知识，理解代码的编程思路。
喜欢蓝喜欢白·2022-05-25 07:34

【总目录3】Python、神经网络与深度学习、毕业设计总结大全

本目录主要为Python相关目录，主要包含Python相关知识、神经网络与深度学习和毕业设计（基于机器学习及深度学习的心脏病预测方法）的Python实现等。
wendy_ya·2022-05-08 07:40

BackPropagation神经网络的学习与浅析

前言人工智能学习相关博客:Pytorch识别手写体数字的简单实现数据可视化相关博客：Pyecharts的实例使用去年大二上学期的时候，突然想尝试一下神经网络与深度学习的学习。
天空树下的誓言·2022-05-07 07:44

卷积神经网络与深度学习

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptivefield)的概念。视觉皮层的神经元就是局部接受信息的，只受某些特定区域刺激的响应，而不是对全局图像进行感知。1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出神经认知机(neocognitron)。CNN可看作是神经认知机
小段学长·2022-04-30 19:28

神经网络与深度学习笔记——卷积神经网络的原理

神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题，分别是第一章使用神经网络识别手写数字——梯度下降算法是什么。主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念，最主要介绍了梯度下降算法。
刘爱然·2022-04-16 07:21

神经网络与深度学习笔记——反向传播算法原理

神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题，分别是第一章使用神经网络进行手写数字识别——梯度下降算法是什么主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念，最主要介绍了梯度下降算法。
刘爱然·2022-04-12 07:14

Deep Learning学习笔记(2)——前馈神经网络

读《神经网络与深度学习》一书，随笔。上篇提到前馈神经网络，那么针对多层的网络，如何求解隐层的权值呢？
Amy·2022-04-12 07:39

机器学习笔记——神经网络与深度学习

机器学习笔记——神经网络与深度学习一、神经网络引言二、神经元模型与激活函数2.1神经元模型2.2激活函数2.2.1sigmoid&tanh2.2.2ReLU激活函数2.2.3LeakyRelu&ParametricReLU
AgentSmart·2022-04-12 07:17

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第四周深度神经网络的关键概念编程（上）——一步步建立深度神经网络

勘误：2021年12月10日12:46:21：纠正了三、反向传播模块中线性反向传播的问题。db不应该断言其为一个实数，只要其保持与b.shape相同的维度就好了，也不需要对其进行降维，否则对后边实战会有影响。总代码也已经更新。2022年1月30日09:25:43：初始化L层神经网络(第三大点的第1续爱短板的1.2有误。我写错了bi的初始化。没使用0来初始化。且在初始化W时候的方式使用了"Heini
passer__jw767·2022-03-22 17:42

【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编程

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学习链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业Planardataclassificationwithonehiddenlayerplt.scatter
passer__jw767·2022-03-22 17:42

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第二周神经网络基础编程

2021年11月26日10:48:12更新1：纠正了文章中的内容改正了有问题的代码完整的更新及其思想见Course1-第二周编程错误点更新与思考.pdf（免费下载），欢迎指正！以下为文章内容学习链接：[【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第二周作业](https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509)文
passer__jw767·2022-03-22 17:42

人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的发展历程（下）

从此，神经网络与深度学习等技术不断涌入大众的视野之中，并对社会产生了极其深远的影响。之前向大家介绍了人工智能和机器学习的发展历程，今天我们分享神经网络和深度学习这一段同样跌宕起伏且波澜壮阔的发展历程。
壹脑云·2022-03-14 07:05

复旦nlp实验室 nlp-beginner 任务一：基于机器学习的文本分类

实现基于logistic/softmaxregression的文本分类参考文本分类《神经网络与深度学习》第2/3章数据集：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset
爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:38

人工智能：神经网络与深度学习

**人工智能：神经网络与深度学习**1956年夏季，在美国的达特茅斯学院中，JohnMcCarthy、MarvinMinsky、ClaudeShannon、AllenNewel、HerbertSimon
AI爱好者2020·2022-03-05 10:49

深度学习实战1（基本概念、全连接神经网络、CNN）

神经网络与深度学习并不等价，深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其他模型，但由于神经网络可以比较容易的解决贡献度分配问题，因此神经网络模型成为深度学习中主要采用的模型。
herryone123·2022-03-04 07:07

邱锡鹏《神经网络与深度学习》蒲公英书学习笔记

机器学习小白从0开始学，笔记整理飞书文档连接：https://yks3citdk3.feishu.cn/docs/doccnFfpqAq2xbiM5r8aHK5jogd持续更新(目前已更新到第6章，预计每周更新一章）欢迎讨论（书籍的github上的编程题也可以讨论~）！
杨枝甘露ll·2022-03-03 07:35

在线算法交互、可视化与演示及应用（caffe 网络配置文件 .prototxt 的可视化）

0.全集ExplainedVisually1.图像与视觉ImageKernels2.数学操作Convolutionarithmetic：卷积；3.神经网络与深度学习ANeuralNetworkPlaygroundcaffe
五道口纳什·2022-03-03 07:25

神经网络与深度学习之初识

为什么叫神经网络？人脑是怎么工作的？“人脑是一个高度复杂、非线性、并行的信息加工、处理系统。人脑神经网络可以将声音、视觉等信号经过多层的编码，从最原始的底层特征不断加工、抽象，最终得到原始信号的语义编码。”通俗来说，假设你眼前有一棵木兰，你怎么知道你看到的是木兰，而不是迎春花、桃花、其他花，甚至是一个人类？大脑收到各个感官传来的信息：枝干形状，味道，花瓣质感。。等等通过枝干形状，大脑抽象出这是一棵
火火吃火锅·2022-02-16 18:39

神经网络与深度学习读书笔记：通过改变Weights 和Biases进而改变Cost Function

好久未更新笔记了，借口：工作比较忙，懒得动手了......。最近因为工作驱动读了点机器学习相关资料。本系列文章记录一下机器学习中的一些容易忘记、比较绕的东西，如有错误请各位兄弟姐妹不吝赐教，谢谢！  本篇文章主要梳理自己对神经网络中的后向反馈的理解，核心问题：改变Weights与Biases的值如何影响CostFunction？一、问题由来了解机器学习的同学们肯定知道，在机器学习中，经常会碰到一个
HilaryQiao·2022-02-16 09:33

神经网络与深度学习

在读完MichaelA.Nielsen编写的《NeuralNetworksandDeepLearning》后想着把里面的一些知识点做个整理，主要是重要的公式以及概念，当做复习一遍。书的GitHub地址序言虽然人工智能的研究发展地如火如荼，但是现在的人工智能还是很浅层的伪智能，没有研究能够表明人工智能能否走到那最后的终点。是否智能也有那么一个简单的规律或者能通用的算法去模拟呢？研究智能，就是去探索和
fatesnight·2022-02-14 15:54

深度学习笔记总结

神经网络与深度学习结构(图片选自《神经网络与深度学习》一邱锡鹏)机器学习基础学习可参考：机器学习知识点总结（待更新）_GoAl的博客-CSDN博客_机器学习知识点总结常见的分类算法SVM、神经网络、随机森林
GoAI·2022-02-14 12:31

python做神经网络有什么框架_神经网络与深度学习——基于TensorFlow框架和Python技术实现...

目录第1章绪论11.1人工智能21.2机器学习31.2.1监督学习31.2.2非监督学习31.2.3半监督学习41.3深度学习41.3.1卷积神经网络41.3.2循环神经网络51.4实现工具61.4.1Python61.4.2TensorFlow6第2章Python基础9目录第1章绪论11.1人工智能21.2机器学习31.2.1监督学习31.2.2非监督学习31.2.3半监督学习41.3深度学习4
weixin_39844525·2022-02-04 17:08

人工智能学习笔记（一）——神经网络与深度学习

机器学习有很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（NeuralNetwork(NN)）一个典型的神经网络如下图其最基本的神经元是由一个线性函数和一个非线性的激活函数组成：这个线性函数与之前线性回归是一样
人工智能-saber·2022-02-04 16:45

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十）（梯度下降法））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十）（梯度下降法））10梯度下降法10.1梯度下降法基本原理10.1.1一元凸函数求极值10.1.2二元凸函数求极值z=f(x,y
踏破万里无云·2021-11-11 14:24

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（九）（回归问题））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（九）（回归问题））9回归问题9.1机器学习基础9.1.1机器学习9.1.1.1监督学习（SupervisedLearning）9.1.1.2
踏破万里无云·2021-11-10 09:05

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（八）（TensorFlow基础））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（八）（TensorFlow基础））8TensorFlow基础8.1TensorFlow2.0特性8.1.1TensorFlow的发展历程
踏破万里无云·2021-11-09 00:38

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（七）（数字图像基础））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（七）（数字图像基础）第7讲数字图像基础7.1数字图像基本概念7.1.1图像的离散化7.1.1.1连续图像和数字图像7.1.1.2像素
踏破万里无云·2021-11-05 20:40

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（六）（Matplotlib数据可视化））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（六）（Matplotlib数据可视化6Matplotlib数据可视化6.1Matplotlib绘图基础6.2安装Matplotlib
踏破万里无云·2021-11-03 01:09

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（五）（NumPy科学计算库））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（五）（NumPy科学计算库）第5讲NumPy科学计算库5.1多维数组5.1.1数组的形状（Shape）5.2创建NumPy数组5.2.1
踏破万里无云·2021-11-02 00:40

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（四）（Python语言基础（2））

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（四）（Python语言基础（2））第4讲Python语言基础（2）4.1内置数据结构4.1.1序列数据结构（sequence）4.1.1.1
踏破万里无云·2021-10-30 19:59

【DataWhale组队学习】吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)Task04-激活函数

学习过程中发现西瓜书对于神经网络激活函数的内容并未涉及太多，于是结合邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章前馈神经网络的部分也进行了学习。下面对激活函数的学习结果进行大致的整理。
哒卜琉歪歪·2021-10-25 23:02

【DataWhale组队学习】吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)Task01-假设空间与版本空间、NP问题

DataWhale的组队学习活动，第一天就认识了一些新朋友，优秀的人真的是在不断输入不断进步呀(●'◡'●)本期我选择了吃瓜教程的任务，刚好配着研一机器学习的课程，并且导师也要求本学期阅读学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习
哒卜琉歪歪·2021-10-13 00:15

第一课 神经网络与深度学习 第二周 神经网络基础（已完结（虽然有坑））

视频地址二分分类怎么说，第一段话就颠覆了我的想象，遍历m个样本不需要用for循环这里是介绍了图片的预处理，将图片切分为rgb三个颜色空间（这个我熟），然后将所有的分别将三幅单通道图片的所有像素排列为一个列向量，这样得到三个列向量这里讲的是一些变量名称的约定我们的训练样本为x，其经过神经网络处理后输出的结果为y，y的取值为0或1一个数据规模为m的数据集，可以用ppt中第二行那样的形式表示在实际使用中
丶Karl·2021-10-12 21:11

第一课 神经网络与深度学习 第一周 深度学习概论

什么是神经网络？看完视频后，我觉得神经网络就是一个函数，经过海量的经验构造出来的一个函数，用于解决特定的问题（原来也没有那么高级）这里老师举了一个预测房价的例子，我们构建的这个神经网络有一个神经元，我们只需要将房子的面积输入，我们就能够得到一个预测的房价，这个函数称为ReLU(rectifiedlinearunit)然后还是房价预测的例子这里就有多个神经元，共同组成了一个神经网络，当我们训练完毕之
丶Karl·2021-10-12 21:45

吴恩达深度学习课程-Course 1 神经网络与深度学习 第四周 深层神经网络编程作业（第二部分）

文章目录第二部分用于图像分类的深度神经网络：应用1-导入相关包2-数据集3-模型的架构3.1-2层神经网络3.2-L层深度神经网络3.3-一般方法4-两层神经网络5-L层神经网络6-结果分析7-使用您自己的图像进行测试（可选/未分级练习）第二部分用于图像分类的深度神经网络：应用完成此操作后，您将完成第4周的最后一个编程作业，以及本课程的最后一个编程作业！您将使用在上一个作业中实现的函数来构建深度网
Lucy@IshtarXu·2021-09-10 15:55

神经网络与深度学习

神经网络与深度学习一、神经网络基础二、BP神经网络三、深度学习四、小结一、神经网络基础神经网络（NeuralNetwork）最早由心理学家和神经学家开创，旨在寻求开发和检验神经的计算模拟。
shi_jiaye·2021-08-23 10:50

李宏毅机器学习笔记 3.误差和梯度下降

另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课2.
Simone Zeng·2021-08-22 19:28

神经网络与深度学习——TensorFlow实践（二）

搭建环境Python3.8.8+TensorFlow2.3.0+Anaconda3此处列举了环境搭建的主要命令以及一些介绍，详细的安装流程，可以参考Mooc,神经网络与深度学习——TensorFlow实践的第二讲内容
庄园特聘拆椅狂魔·2021-08-14 12:08

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践7——人工神经网络（2）

人工神经网络（2）小批量梯度下降法梯度下降法的优化keras和tf.kerasSequential模型history属性：Sequential模型实现手写数字识别可运行：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasmnist=tf.keras.datasets.mnist(
123梦野·2021-06-24 15:51

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践6——分类问题、人工神经网络（1）

分类问题逻辑回归交叉熵损失函数是凸函数，不会出现局部最优解的问题，同时也满足在损失较大时下降比较快，损失较小时下降比较慢的情况。相同准确率的模型也会有较大的差别，用准确率评价模型好坏存在误差，而使用交叉熵损失函数评价模型会得到较为准确的结果。实现一元逻辑回归线性分类器实现多元逻辑回归多分类问题人工神经网络神经元与感知机感知机是指用一条线性方程分割两个类别，通过使标签在线性方程的一边，不断调整权重，
123梦野·2021-06-23 17:45

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践4——回归问题

回归问题机器学习基础一元线性回归解析法实现一元线性回归多元线性回归解析法实现多元线性回归三维模型可视化
123梦野·2021-06-22 16:23

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践3——数字图像处理、TensorFlow基础

数字图像处理数字图像基本概念pillow图像处理库手写数字数据集MNISTTensorFlow基础TensorFlow2.0特性创建张量维度变换部分采样张量运算
123梦野·2021-06-21 16:05

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践1——TensorFlow简介、python语言基础

TensorFlow简介TensorFlow环境的安装和使用使用清华镜像的提示更改condapython包源创建新的虚拟环境，在环境的交互界面用pip安装各种包。python语言基础
123梦野·2021-06-18 15:57

神经网络与深度学习——TensorFlow实践（九）

第9讲回归问题机器学习基础机器学习：数据中学习，拟合模型学习算法：数据中产生模型的算法步骤：建立模型——学习模型——预测识别监督学习无监督学习半监督学习对数据学习，寻找属性和标记之间的映射关系样本未标记，挖掘数据间的关系二者的结合，大量无标记的数据和少量有标签的数据共同学习数据集/样本集：用来学习的数据的集合记录：样本属性：特征标记：分类的结果模型——估计函数规律——真相/真实聚类：样本相似度高的
庄园特聘拆椅狂魔·2021-06-08 15:58

对神经网络与深度学习的一些认识

读了这本书，其实了解也没多么深入，那么首先来说一说我了解到的神经网络与深度学习的认识。神经网络：是机器学习的一个分支，学名人工神经网络，与之相对的是生物神经网络。
迷恋远方·2021-05-12 20:16

神经网络与深度学习——TensorFlow实践（一）

Mooc:《神经网络与深度学习》1.人工智能的起源和发展验证码就是图灵测试的一个应用讨论：我们身边的人工智能：人脸识别：售楼处人脸识别发现潜在客户、人脸识别门禁、人像侦查、刷脸打卡、人脸解锁、人脸支付、
庄园特聘拆椅狂魔·2021-05-08 23:30

神经网络与深度学习有感

上周在老师的带领下我们我们了解了深度学习，然后课后我阅读了《神经网络与深度学习》这本书，有了更深一点的了解。深度学习就是一个函数，是一个很强大的函数，只要改变函数变量，就可以像人脑一样强大。
何谓箴言·2021-05-03 16:58

读《神经网络与深度学习》后感

初读此文，我想计算机也会有人的神经网络，也会有学习吗？在阅读了此书前言后，我的看法是，计算机的神经网络也类似于人，有很多神经元组成，而这些神经元全为感知器。。⽬前为⽌，我们讨论的神经⽹络，都是以上⼀层的输出作为下⼀层的输⼊。这种⽹络被称为前馈神经⽹络。这意味着⽹络中是没有回路的——信息总是向前传播，从不反向回馈。那深度学习又是什么呢？深度学习，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，概念源于
闪电麦昆2·2021-04-30 11:51

人工智能教程

前言：人工智能和深度学习是以后的发展趋势，先准备点资料用于以后的拓展学习下面是我搜集的较为容易理解的教程（可以作为入门来使用）是对NG（吴恩达）的英文视频的理解的中文教程1神经网络与深度学习1.1介绍神经网络
矮油不错哦_ab60·2021-04-24 06:17

神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(五)(NumPy科学计算库＜2＞python)

数组元素的切片一维数组#一维数组#切片方法和Python序列数据结构的切片一样a=np.array([0,1,2,3,4],dtype=np.int64)#占用新的内存#不包括结束位置print(a[0:3])print(a[:3])print(a[0:])二维数组#二维数组a=np.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]],dtype=np
Z_W_H_·2021-04-21 15:06
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