吴恩达深度学习编程作业第12页

Python吴恩达深度学习作业6 -- 深度神经网络的初始化

初始化训练神经网络需要指定权重的初始值，而一个好的初始化方法将有助于网络学习。如果你完成了本系列的上一课程，则可能已经按照我们的说明完成了权重初始化。但是，如何为新的神经网络选择初始化？在本笔记本中，你能学习看到不同的初始化导致的不同结果。好的初始化可以：加快梯度下降、模型收敛减小梯度下降收敛过程中训练（和泛化）出现误差的几率首先，运行以下单元格以加载包和用于分类的二维数据集。importnump

Puzzle harvester·2022-08-07 07:24

吴恩达深度学习笔记-超参数调试、Batch正则化(第6课)

超参数调试一、调试处理二、为超参数选择合适的范围三、超参数训练的实践:PandasVSCaviar四、正则化网络的激活函数五、将BatchNorm拟合进神经网络六、BatchNorm为什么奏效？七、测试时的batchnorm八、softmax回归九、训练一个softmax分类器十、深度学习框架十一、Tensorflow一、调试处理在模型训练中需要调试许多超参数，例如：(1)学习率α；(2)动量下降

郭少的研究生笔记·2022-08-07 07:09

吴恩达深度学习 5.3 序列模型和注意力机制

1.知识点sequencetosequence模型：编码网络和解码网络imagetosequence模型：卷积，全连接，输出序列，对序列解码机器翻译：条件语言模型，相对于语言模型总是以零向量开始，机器翻译以每个单词的一系列向量作为输入。机器翻译，寻找最大的概率输出：机器学习为什么不用贪心算法：原因一，机器翻译的目标是一次性输入整体概率最大的序列，而不是逐步寻找概率最大的单词；原因二，贪心算法需要计

垚焱焱·2022-08-04 18:46

Python吴恩达深度学习作业23 -- 机器翻译（NMT）

神经机器翻译你将建立一个神经机器翻译（NMT）模型，以将人类可读的日期（“25thofJune,2009”）转换为机器可读的日期（“2009-06-25”）。你将使用注意力模型来完成此任务，注意力模型是序列模型中最复杂的序列之一。fromkeras.layersimportBidirectional,Concatenate,Permute,Dot,Input,LSTM,Multiplyfromke

Puzzle harvester·2022-08-04 18:14

Python吴恩达深度学习作业22 -- Emoji表情情感分类器

Emojify！此次你将使用单词向量表示来构建Emojifier表情符号。你是否曾经想过让短信更具表现力？你的emojifier应用程序将帮助你做到这一点。因此，与其写“恭喜晋升！有机会喝杯咖啡聊天吧。爱你！”emojifier可以自动将其变成“恭喜升职！有机会一起喝咖啡☕️聊天吧，爱你！❤️”你将实现一个模型，该模型输入一个句子（例如“让我们今晚去看棒球比赛！”），并找到最适合与该句子搭配使用的

Puzzle harvester·2022-08-04 18:13

Python吴恩达深度学习作业21 -- 词向量的基本操作

词向量的基本操作因为训练单词嵌入在计算上非常耗时耗力，所以大多数ML练习者都会加载一组经过预先训练的嵌入。完成此任务后，你将能够：加载预训练的词向量，并使用余弦相似度测量相似度。使用单词嵌入来解决单词类比问题，例如“男人相对女人”，“国王相对__”。修改词嵌入以减少其性别偏见。importnumpyasnpfromw2v_utilsimport*UsingTensorFlowbackend.接下来

Puzzle harvester·2022-08-04 18:43

语音识别（Speech Recognition）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程现今，最令人振奋的发展之一就是seq2seq模型（sequence-to-sequencemodels）在语音识别（speechrecognition）方面准确性有了很大的提升

双木的木·2022-08-04 18:40

Python吴恩达深度学习作业24 -- 语音识别关键字

关键字语音识别在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如AmazonAlexa，GoogleHome，AppleSiri和BaiduDuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，我们的触发词将是"Activate."。每次听到你说“激活”时，它都会发出“

Puzzle harvester·2022-08-04 18:09

吴恩达深度学习——读书笔记

神经网络和深度学习深度学习概述深度学习（DeepLearning）是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。这是一个基本的神经网络模型结构。在训练的过程中，只要有足够的输入x和输出y，就能训练出较好的神经网络模型，该模型在此类房价预测问题中，能够得到比较准确的结果。左边是输入层，由人工输入，中间是隐藏层，连接数很高，神经网络自己决定每个节点具体是什么，右边是输出层，神经网络非常擅长计算从x

studyeboy·2022-07-30 07:11

Python吴恩达深度学习作业17 -- 深度学习与艺术 - 神经风格迁移(NST)

深度学习与艺术-神经风格迁移在本次作业中，你将学习神经风格迁移。该算法由Gatys等人在2015年创建(https://arxiv.org/abs/1508.06576%E3%80%82))。在此作业中，你将：实现神经风格迁移算法使用算法生成新颖的艺术图像目前你研究的大多数算法都会优化损失函数以获得一组参数值。而在神经样式转换中，你将学习优化损失函数以获得像素值！importosimportsys

Puzzle harvester·2022-07-27 07:16

《深度学习》(美)Ian Goodfellow 花书简要笔记（第二部分：深度网络）

Taowenx·2022-07-25 07:30

吴恩达深度学习学习笔记

吴恩达教授的课可以在1.Coursera（可以申请旁听免费）2.DeepLearningAI（中国）3.B站4.网易云课堂（官方）几个平台上面观看。由于看视频后面可能会忘，可以翻看笔记快速回忆，免去来回看视频找知识点的痛楚。笔记链接配套练习：github:https://github.com/robbertliu/deeplearning.ai-andrewNGgitee:https://gite

ShannonPaul·2022-07-22 07:22

Python吴恩达深度学习作业13 --Keras教程

Keras教程在此作业中，你将：学习使用Keras，这是一种高级神经网络API（编程框架），采用Python编写，并且能够在包括TensorFlow和CNTK在内的几个较低级框架之上运行。了解任何在几个小时内构建深度学习算法。我们为什么要使用Keras？开发Keras的目的是使深度学习工程师能够快速构建和实验不同的模型。正如TensorFlow是一个比Python跟高级的框架一样，Keras是一个

Puzzle harvester·2022-07-22 07:49

Python吴恩达深度学习作业14 -- 残差网络 Residual Networks

残差网络你将学习如何使用残差网络（ResNets）构建非常深的卷积网络。理论上讲，更深的网络可以表现更复杂的特征。但实际上，他们很难训练。引入的残差网络使你可以训练比以前实际可行的深层网络。在此作业中，你将：实现ResNets的基本构建块。将这些模块放在一起，以实现和训练用于图像分类的最新神经网络。这项作业将使用Keras完成。importnumpyasnpimporttensorflowastf

Puzzle harvester·2022-07-22 07:49

Python吴恩达深度学习作业12 -- 卷积神经网络的应用

卷积神经网络的应用在此笔记本中，你将：实现模型构造所需的辅助函数使用TensorFlow实现功能全面的ConvNet完成此作业后，你将能够：用TensorFlow构建和训练ConvNet解决分类问题1TensorFlow模型在上一项作业中，你使用numpy构建了辅助函数，以了解卷积神经网络背后的机制。实际上现在大多数深度学习的应用都是使用编程框架构建的，框架具有许多内置函数，你可以轻松地调用它们。

Puzzle harvester·2022-07-22 07:18

Python吴恩达深度学习作业15 -- YOLO原理及应用（自动驾驶——汽车检测）

自动驾驶-车辆识别本次作业你将学习使用YOLO模型用于目标检测。YOLO的两篇论文涵盖了此笔记本中的许多内容：Redmonetal.,2016(https://arxiv.org/abs/1506.02640)以及RedmonandFarhadi,2016(https://arxiv.org/abs/1612.08242).你将学会：在车辆识别数据集上使用目标检测处理边界框importargpar

Puzzle harvester·2022-07-22 07:11

吴恩达深度学习第二课第一周知识总结

吴恩达深度学习第二课知识总结（一）仅供自己记录整理1.1训练，验证，测试1.2偏差，方差偏差：欠拟合训练集错误率50%，验证集错误率50%方差：过拟合训练集错误率1%，验证集错误率50%1.3机器学习基础训练神经网络的方法

yeeanna·2022-07-13 07:45

吴恩达深度学习第一周学习

文章目录深度学习概论1.关于深度学习2.什么是神经网络3.用神经网络进行监督学习3.1神经网络应用实例3.2结构化数据和非结构化数据深度学习概论1.关于深度学习深度学习是一种机器学习方法，他改变了传统互联网业务，也便利了人们的生活。深度学习指的是训练神经网络。深度学习允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)，通过深度学习来训练模型以预测输出。为什么深度学习会崛起呢？

旋转卡题·2022-07-13 07:14

吴恩达深度学习——个人笔记总结（第二课第一周）

本文是记录在学习吴恩达老师深度学习的课程中，自己对其中一些知识的理解和相关推导，如有错误希望各位前辈指教。1.9Normalizingtrainingsets在视频中出现了归一化的方法：（注意：该归一化方法是将原始数据转化为均值为0，方差为1的分布）第一步：零均值化（中间坐标显示）第二部：单位方差（最右坐标显示）对于其中为什么极其疑惑，搜索了很多网站，发现公式应为。为什么能够将方差变为1？1.11

竹_猗·2022-07-13 07:34

吴恩达深度学习第一章第三周编程作业

逻辑回归完成二分类3.构建隐藏层数量为1的神经网络3.1公式推导3.2初始化3.3激活函数3.4正向传播3.5反向传播3.6计算loss3.7预测函数3.8主控函数4运行总结一、题目描述二、编程步骤1.引入库这次编程作业涉及到的库与上次作业基本相同

麻衣带我去上学·2022-07-13 07:32

吴恩达深度学习第一章第二周编程作业

麻衣带我去上学·2022-07-13 07:02

详解如何用java实现Koch雪花的绘制

详解如何用java实现Koch雪花的绘制1，前言本周计算机图形学老师布置了编程作业：用VC++实现Koch雪花的绘制，课本配套的实验指导书上有完整的源代码，照敲就行了，没什么意思，自己于是就有了用这学期学的

squeue2019·2022-07-11 17:15

注意力机制(Attention Mechanism)

对注意力机制的理解也是算法面试经常提及的一道基础面试题，在这篇博文里我们汇总吴恩达深度学习视频序列模型3.7和3.8以及台大李宏毅教授对AttenionMechanism以及相关参考文献对注意力机制给出详细的介绍的解释

从流域到海域·2022-07-10 13:54

【研究生工作周报】（第三周）

学习目标：吴恩达深度学习课程《神经网络与深度学习》浅层神经网络深层神经网络机器学习十大算法线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法GradientBoost和Adaboost

wangyunpeng33·2022-06-27 07:41

研究生周报（第七周）

研究生周报（第七周）学习目标吴恩达深度学习课程正则化梯度检验归一化处理多种梯度下降算法学习时间6.19～6.25学习产出Python代码github记录正则化L2正则化用于避免过拟合minw,bJ(w,

mappler·2022-06-27 07:15

吴恩达深度学习课程第二章第二周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.使用的数据2.mini-batch处理数据集3.mini-batch梯度下降法4.momentum梯度下降方法5.Adam优化算法6.主控模型7.测试结果7.1未使用mini-batch的梯度下降法7.2使用mini-batch的梯度下降法7.3momentum梯度下降法7.4Adam优化算法总结声明本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程

麻衣带我去上学·2022-06-25 20:38

吴军北京来信：人工智能应该变成通识教育，区块链不是炒概念

大数据文摘作品作者：魏子敏、龙牧雪就像今天在每一所理工院校的图书馆，都能找到几台正在播放吴恩达深度学习课程的电脑，10年前，在每一栋理工院校的宿舍楼里，都能看到几本被放在枕边的《数学之美》。

BigDataDigest·2022-06-23 14:11

信哥日记

8:25-9:42吃早餐，看总决赛G6，完成编程作业。9:42-9:57阅读打卡。10:00-11:30编程课。11:30-12:20英语改错复习。午饭。2:40-4:20英语作业。

妈妈熊·2022-06-20 23:34

Python吴恩达深度学习作业9 -- 梯度下降的优化

优化算法到目前为止，你一直使用梯度下降来更新参数并使损失降至最低。在本笔记本中，你将学习更多高级的优化方法，以加快学习速度，甚至可以使你的损失函数的获得更低的最终值。一个好的优化算法可以使需要训练几天的网络，训练仅仅几个小时就能获得良好的结果。梯度下降好比在损失函数JJJ上“下坡”。就像下图：损失最小化好比在丘陵景观中寻找最低点在训练的每个步骤中，你都按照一定的方向更新参数，以尝试到达最低点。符号

Puzzle harvester·2022-06-08 07:17

Coursera self-driving car 编程作业: Course 4 Final Project 介绍

Courseraself-drivingcar编程作业:Course4FinalProject介绍将Coursera官网的selfdrivingcar课程的part4的最终编程大作业题目翻译过来，仅供学习参考

wujiangzhu_xjtu·2022-06-06 07:22

Python吴恩达深度学习作业5 -深度神经网络的应用（猫分类器）

深度神经网络应用–图像分类你将使用在上一个作业中实现的函数来构建深层网络，并将其应用于分类cat图像和非cat图像。希望你会看到相对于先前的逻辑回归实现的分类，准确性有所提高。完成此任务后，你将能够：建立深度神经网络并将其应用于监督学习。1安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。numpy是Python科学计算的基本包。matplotlib是在Python中常用的绘制图形的库。h5py是

Puzzle harvester·2022-05-31 07:24

吴恩达机器学习（八）聚类与降维（K-Means，PCA）

∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记+编程作业详解∗∗∗\color{#f00}{***\点击查看\:吴恩达机器学习\——\整套笔记+编程作业详解\***}∗∗∗点击查看:吴恩达机器学习——整套笔记

Fun'·2022-05-31 07:46

HTTP（一）：实现一个最简单的基于http协议的web服务器（基于python）

这篇文章的最初来源是《计算机网络：自顶向下》的第7版的第2章（应用层）末尾，套接字编程作业第一题实验题。

·2022-05-30 09:43

三元组损失（Triplet loss）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese网络（Siamesenetwork）实现了这个功能。

双木的木·2022-05-27 07:34

【吴恩达机器学习】Week5 编程作业ex4——神经网络学习

NeuralNetwork1.VisualizingthedatadisplayData.mfunction[h,display_array]=displayData(X,example_width)%DISPLAYDATADisplay2Ddatainanicegrid%[h,display_array]=DISPLAYDATA(X,example_width)displays2Ddata%st

辰阳天宇·2022-05-25 07:39

吴恩达机器学习第五周学习笔记及编程作业答案

神经网络的学习一、理论基础1.代价函数假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类regularizedlogisticregressioncostfunction：在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的ℎ()是一个维度为的向量

欢欢吖·2022-05-25 07:31

吴恩达机器学习第六周学习笔记及编程作业答案

一、理论基础1.评估一个假设为了检验算法是否过拟合，我们将数据分成训练集和测试集，通常用70%的数据作为训练集，用剩下30%的数据作为测试集（训练集和测试集均要含有各种类型的数据，所以要对数据进行“洗牌”，然后再分成训练集和测试集）。2.模型选择和交叉验证集使用交叉验证集来择一个更能适应一般情况的模型，即：使用60%的数据作为训练集，使用20%的数据作为交叉验证集，使用20%的数据作为测试集模型选

欢欢吖·2022-05-25 07:01

机器学习（吴恩达）第五周-课程笔记&课后作业&编程作业

NeuralNetworks:Learning课程内容文章参考：CodingRae链接：链接*****最好配合着ppt看***代价函数和反向传播L：这个神经网络结构的总层数sl：第L层的单元的数量，神经元的数量中间隐藏层神经元的每层数量是相同的两种分类：二元分类及多元分类二元：y=0或1----一个输出单元多元分类：k个输出单元代价函数注意：∑m∑K简单地将输出层中每个单元计算的逻辑回归成本相加反

冲冲冲222·2022-05-25 07:30

山东大学项目实训十一——吴恩达深度学习笔记

笔记已免费上传https://download.csdn.net/download/fangjiayou/85431944为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？首先，深

fangjiayou·2022-05-23 07:54

Python吴恩达深度学习作业3 - 1层隐藏层的神经网络

用1层隐藏层的神经网络分类二维数据现在是时候建立你的第一个神经网络了，它将具有一层隐藏层。你将看到此模型与你使用逻辑回归实现的模型之间的巨大差异。你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元，例如tanh计算交叉熵损失实现前向和后向传播1-安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。numpy是Python科学计算的基本包。sklearn提供了用于数据挖掘和

Puzzle harvester·2022-05-22 07:27

Python吴恩达机器学习作业 8 -异常检测和推荐系统

Puzzle harvester·2022-05-17 07:16

Python 作业代码合集：如何求平均值、最大值、最小值？

许多同学在学习Python或其他语言编程时，难免会在写编程作业时遇到瓶颈，这也非常正常。大家遇到难题时，可能会考虑向同学、学长甚至知乎上其他的答主请教。

·2022-05-15 20:13

吴恩达深度学习课程-Course 4 卷积神经网络第一周卷积神经网络编程作业（第一部分）

时隔三个月终于有时间更新了…在ppt的夹缝中练习。期待圣诞节！！！卷积神经网络：StepbyStep1-导入相关包2-作业大纲3-卷积神经网络3.1-零填充3.2-单步卷积3.3-卷积神经网络-前向传播4-池化层(PoolingLayer)4.1-前向池化5-卷积神经网络的反向传播(可选)5.1-卷积层反向传播5.1.1计算dA5.1.2计算dW5.1.3计算db5.2-池化层反向传播5.2.1最

Lucy@IshtarXu·2022-05-13 07:31

吴恩达深度学习笔记

吴恩达深度学习笔记P3用神经网络进行监督学习P4深度学习的兴起P7二分分类P8logistic回归P10梯度下降法P14使用计算图求导P16批量梯度下降P17向量化P21广播机制P22关于numpyP24logistics

w_thout·2022-04-27 07:13

吴恩达深度学习学习笔记——C5W2——自然语言处理与词嵌入——作业1——词向量的操作

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C5W2作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。Operationsonwordvectors（词向量的操作）Welcometoyourfirstassignmento

预见未来to50·2022-04-23 07:36

【吴恩达深度学习】05_week2_quiz Natural Language Processing & Word Embeddings

(1)Supposeyoulearnawordembeddingforavocabularyof10000words.Thentheembeddingvectorsshouldbe10000dimensional,soastocapturethefullrangeofvariationandmeaninginthosewords.[A]True[B]False答案：B解析：注意和one-hot的区

深海里的鱼(・ω<)★·2022-04-16 11:37

Python大作业一

Python大作业一这学期拔尖计划又安排了一次Python课程的学习，因为之前学习过了所以就没有记录平时的编程作业，把大作业记录一下~~print("姓名：小吴")print("学号：000000")print

行吟画者·2022-03-27 05:40

机器学习作业班_python神经网络搭建

编程作业4-神经网络对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播的前馈神经网络。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本。

Happy丶lazy·2022-03-22 17:18

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第二周优化算法编程

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第二课—改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化参考链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第二周作业Optimizationmethods

passer__jw767·2022-03-22 17:43

【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

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