1.任务用一个隐含层的神经网络实现一个二分类。利用非线性的激活函数单元。计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。初始化模型参数。循环：—实现向前传播。—计算损失函数。—为了得到梯度值，实现向后传播。—更新参数（梯度下降）4.代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

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/C1W3作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。作业目录：作业目标：PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcomet

注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习和深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。一些基础逻辑回归的代价函数：L(y^,y)=−ylog⁡(y^)−(1−y)log⁡(1−y^)L(\hat{y},y)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)二分类(BinaryClassification)我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，

此文只是记录本人在运行吴恩达深度学习作业时，我用的Python包和作业版本不同，导致作业中一些老版本的功能在新版本中去掉了就报错。

1.module'tensorflow'hasnoattribute'global_variables_initializer'问题解决：在import后面加代码tf.compat.v1.disable_eager_execution()然后将源代码改为：y_hat=tf.constant(36,name='y_hat')#Definey_hatconstant.Setto36.y=tf.cons

目录1.题目：基于神经网络思维模式的逻辑回归2.声明3.知识回顾4.Python编程分析4.1.导入需要用的库4.2.数据处理4.2.1.读取数据（包括训练集和测试集）4.2.2.取出数据（包括训练集和测试集，还有标签的值）4.2.3.数据维度处理（设置成为合适的维度）4.2.4.标准化数据4.3.构建神经网络4.3.1.定义激活函数sigmiod（z）4.3.2.初始化参数(w、b)4.3.3.

吴恩达深度学习笔记week3——浅层神经网络OnehiddenlayerNeuralNetwork3.1神经网络概览NeuralNetworksOverview!

文章目录0.前言1.概率PCA和因子分析2.独立成分分析ICA3.慢特征分析SFA4.稀疏编码如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（二一）线性因子模型

语音识别(Speechrecognition)现今，最令人振奋的发展之一，就是seq2seq模型(sequence-to-sequencemodels)在语音识别方面准确性有了很大的提升。这门课程已经接近尾声，现在我想通过剩下笔记，来告诉你们，seq2seq模型是如何应用于音频数据的(audiodata)，比如语音(thespeech)。什么是语音视频问题呢？现在你有一个音频片段x(anaudio

本文所有截图来自于吴恩达深度学习课视频课程。1、神经网络的表示上图是一个双层神经网络的例子，包括一层隐藏层和一层输出层，输入层不算做标准层，有时也将输入层成为第0层。

1.进行误差分析第一，你应该找一组错误样本第二，观察错误标记的样本，假阳性（falsepositives）和假阴性（falsenegatives）第三，统计属于不同错误类型的错误数量，比如把狗分成猫，把狮子分成猫，太模糊分错了这样你可以发现解决问题的方向，但注意选择首要的方向不能只看错误占比，要考虑解决问题的代价。2.清除标注错误的数据训练集标注错了：如果是少量的随机性错误，可以不管，深度学习算法

文章目录前言一、anaconda是什么？二、安装tensorflow1.condainstall相关包的安装2.（可选）若需要安装tensorflow-gpu3.关联jupyternotebook前言通过构建python虚拟环境，可以使我们高效地管理我们的packages，在不同的开发环境中使用不同的虚拟环境。一、anaconda是什么？anaconda是一款科学软件包管理器，所以在关于pytho

我是结合着吴恩达深度学习的课程一起来看的！！！刘老师的课讲的很生动！！！里面有代码的详解也有理论推导，适合初学者！！！

1，使用numpy构建基本函数importnumpyasnp#构建一个返回实数x的sigmoid的函数。将math.exp（x）用于指数函数。importmathdefbasic_sigmoid(x):#simoids的值s=1/(1+math.exp(-x))returnsm=basic_sigmoid(3)print(m)x=np.array([1,2,3])#np.array吧列表中的数据转

此公众号会发表计算机考研（初复试信息）、夏令营等资料，方便考研人对信息的获取，节约自身查找资料的时间，回复408，可获得数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理全科资料更多边缘检测内容(MoreEdgeDetectionExample)你已经见识到用卷积运算实现垂直边缘检测，在本视频中，你将学习如何区分正边和负边，这实际就是由亮到暗与由暗到亮的区别，也就是边缘的过渡。你还能了解到其他类型的边

课程来源：吴恩达深度学习课程《序列模型》笔记整理：王小草时间：2018年4月28日吴恩达的课程一直是我深爱喜绝的，深入浅出，10分钟可以讲完一个可能要一个小时或者半天理解的知识点，并且讲得老少都懂，男女皆晓

目录吴恩达机器学习编程作业总结——具有神经网络思维的Logistic回归1.猫教程1.1训练集和测试集介绍1.2图片数据处理1.2.1对图片降维，转置：1.2.2标准化，图片数据的每一行除以255，使其处于

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，这次使用反向传播前馈神经网络。

记：开始记录深度学习以及机器学习过程中写过的代码和学到的知识了，吴恩达老师的课真的是入门者的福音了，我这种小白在听完老师的课之后都能动手写课后作业，写完编程作业的感受就是：虽然原版作业是英文，但是静下心来基本都能读懂

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，star数达到8331+，曾经有相关报道文章。为解决github下载速度较慢，我将我的github仓库打包成镜像文件，放到百度云提供下载，5秒即可保存。（黄海广）课程说明课程地址：https://www.deeplearning.ai国内由网易云课堂进行

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在Word2Vec文章中，我们见到了Skip-Gram模型如何构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何学到一个实用的词嵌入（wordembedding

文章目录自然语言处理与词嵌入词汇表征（WordRepresentation）Visualizingwordembeddings——t-SNE算法PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram模型负采样（NegativeSampling）

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

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代做159.272作业、代写ProgrammingParadigms作业、代做Python实验作业、代写Java/c++编程作业代写Database|代做RComputationalThinking159.272ProgrammingParadigmsAssignment2Playingaboardgame

代写MATH2319作业、代写MachineLearning作业、Python语言作业代做、代写Python编程作业日期：2020-05-1211:03MATH2319MachineLearning?

/*Date:*Author:*Course:[AISE-M/ITS-M/ITSB-M]DSP[1/2]*Codebasedonfollowingreferences:*[1]quot;Tutorial:DecodingAudio(Windows)quot;,msdn.microsoft.com,2018.[Online].Available:https://msdn.microsoft.com/

代写maltab编程作业、代写matlab程序设计作业、代写maltab作业日期：2018-09-0704:06functionret=simulate_raptors(raptor_distance,

基于吴恩达深度学习课程所记的相关笔记目录术语概念第一周深度学习概念第二周神经网络基础Notationlogistic回归函数Lossfunction损失函数和Costfunction成本函数梯度下降法logistics

术语概念NLP:：自然语言处理CV(computervision)：计算机视觉超参数：正则化：Mini-batch：子训练集，面对训练集样本过多的情况，梯度下降迭代一次时间过长，因此分为多个子集RMSprop：rootmeamsquareprop，加速梯度下降第一周深度学习的实用层面训练/验证/测试集过去：验证集和测试集的比例常用7:3，如果没有明确设置验证集，也可以用60%训练、20%验证和20

学习目标：完成过拟合问题与神经网络的理论学习整理笔记完成编程作业并整理学习内容：7过拟合问题7.1什么是过拟合过拟合问题出现在变量过多的时候，这时训练出的假设函数能很好地拟合训练集，所以此时的代价函数也可能非常接近于

吴恩达深度学习课程参考代码：链接：https://pan.baidu.com/s/169hDtOztbAXwnCVBhG9nug提取码：6r52最近学习该课程遇到的大坑，在课后作业/代码作业/第二课第一周编程作业

授课方式为：线下课堂授课，课程相关资料再课程微信群发布，编程作业发布与评分过程在AIStudio上进行，助教及时批改作业并进行反馈，同时在微信群和线下及时进行答疑，帮助学生全面掌握课程内容。

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来源：Coursera吴恩达深度学习课程在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。

实验指导书下载密码:bgi7本篇博客主要讲解，吴恩达机器学习第九周的编程作业，主要包含异常检测实验和电影推荐系统实验两部分。原始实验使用Matlab实现，本篇博客提供Python版本。

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月6日outline:本文第1节主要会讲解5个经典的神经网络：-LeNet-5(1998年）-AlexNet（2012年ILSVRC

学习资源汇总机器学习双目视觉模型部署工具安装和使用MTMCT工作学习感悟篇机器学习吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

先说h5文件的读取，要知道读取h5的文件大概干了什么，是如何读取的？这里reshape是把一维的数列变为二维矩阵。此时各个矩阵的大小如下，train_set_x和train_set_y的大小都是不符合我们逻辑回归的输入的，所以要reshape（）。我们要做的就是把一张图像展平，也就是说(num_px,num_px,3)变为(num_px∗num_px∗3,1)，即(m，num_px,num_px,

目录环境配置问题①imageio.imread源代码报错解决方法一解决方法二②scipy.misc.imresize源代码报错解决方法完整代码参考环境配置windows10anaconda3python3.8pychrm-community-2022.1.3问题①imageio.imread源代码image=np.array(imageio.imread(fname))报错DeprecationW

折腾了一早上，终于可以在jupyternotebook中运行了。感觉错误都被我遇见了一、多个python解释器的问题我有两个python一个是3.7，一个是3.9在pycharm中使用的是d盘的3.9在jupyternotebook中使用的是c盘的3.7默认安装我是安装在了d盘中所以导致我安装了tensorflow但在jupyternotebook中确不能用。需要进入我c盘的pip.exe输入cm

1.知识点超参数的选择有一些超参数，在一个范围内进行均匀随机取值，比如神经网络层数、神经元个数。有一些超参数，需要在更小的范围内随机取值，比如，学习率需要在0.001至0.01间进行均匀随机取值。神经网络中激活值的归一化BatchNorm由激活输入z计算期望、方差。用期望和方差标准化z，。平移，。在神经网络中使用BatchNormBatchNorm梯度下降：也是模型参数，需要和w、b一样用梯度更新

1.TuningProcess对超参数的一个调试处理一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数,mini-batchsize,再然后是layers,learningratedecacy.当然,这并不是绝对的.在adam算法中,β1,β2,ε通常取值为0.9,0.999,10-8调试超参

写在前面本周课程用了两周完成，因为课程让用tensorflow实现，编码时还是更希望自己手写代码实现，而在实现过程中，低估了batchnorm反向计算的难度，导致算法出现各种bug，开始是维度上的bug导致代码无法运行，等代码可以运行时，训练神经网络的时候成本又总会发散，于是静下心来把整个运算的前向和反向过程认真推导了好几遍，期间参考网上一些资料，但感觉都没有把问题真正说清楚，连续三天的推导后，才

第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第一周：深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning)1.1欢迎(Welcome)11.2什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)1.3神经网络的监督学习(SupervisedLearningwithNeuralNetworks)1.4为什么神经网络会流行？(Whyis

超参数调试、Batch正则化和程序框架一、超参数调试（hyperparametertuning）推荐的超参数重要性排序：1、学习率(learningrate):α2、隐藏神经单元(hiddenunits);mini-batch的大小(mini-batchsize);β(momentum)3、神经网络层数(layers);学习率衰减率(learningratedecay)4、Adam优化算法的其它超

逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三、向量化逻辑回归十四、向量化逻辑回归的梯度输出十五、Python中的广播十六、关于python_numpy向量的说明第二周作业前言吴恩达深度学习第一门课第二周

、正则化五、为什么正则化有利于预防过拟合六、dropout正则化七、理解dropout八、其他正则化方法九、归一化输入十、梯度消失/梯度爆炸十一、神经网络的权重初始化十二、梯度的数值逼近十三、梯度检验编程作业一

文章目录前言一、计算机视觉（引言）二、边缘检测示例（过滤器）三、更多边缘检测内容（由亮到暗还是由暗到亮？）四、Padding（Valid、Same、p）五、卷积步长（s）六、三维卷积（通道）七、单层卷积网络八、简单卷积网络示例（Conv，POOL，FC）九、池化层（maxpooling、averagepooling）十、卷积神经网络示例十一、为什么使用卷积？第一周作业情景引入资料下载完整代码前言<