吴恩达深度学习编程作业第8页

吴恩达深度学习笔记7-Course2-Week3【超参数调试、Batch 正则化和程序框架】

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

Wang_Jiankun·2022-12-19 09:53

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

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

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

第二门课第一周：深度学习的实践层面

、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

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

吴恩达深度学习第四课第一周卷积神经网络

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<

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:13

机器学习吴恩达编程作业题5—正则化线性回归和偏差/方差

1、正则化线性回归1.1可视化数据集我们将从可视化数据集开始，其中包含水位变化的历史记录x和流出水坝的水量y。将实现线性回归，并使用它来拟合数据的直线并绘制学习曲线。将实现多项式回归，以找到更好的数据拟合。复制ex5data1数据集到D:\MachineLearning\ex5目录下。直接调用plot函数进行数据集的绘制。1.2正则化线性回归成本函数和梯度注意，你不应该正则化θ0项。在当前目录下建

身影王座·2022-12-17 13:49

【模式识别】编程作业汇总

【模式识别】编程作业汇总前言代码仓库14道机器学习编程题1.FunctionEstimationbyParzenWindowmethod2.EM(ExpectationMaximization)3.GMM

肥宅程序员一只·2022-12-16 09:29

吴恩达深度学习deeplearning.ai——第一门课：神经网络与深度学习——第三节：浅层神经网络

3.1神经网络概述（NeuralNetworkOverview）本章你将学习如何实现一个神经网络。在我们深入学习具体技术之前，我希望快速的带你预览一下本章你将会学到的东西。如果这个视频中的某些细节你没有看懂你也不用担心，我们将在后面的几个视频中深入讨论技术细节。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。上章我们讨论了逻辑回归，我们了解了这个模型(见图3.1.1)如何与下面公式3.1建立联系。图3.

Lishier99·2022-12-15 16:06

吴恩达深度学习课程第一课---深度学习---第一周学习笔记

吴恩达深度学习课程第一课–深度学习–第一周学习笔记什么是神经网络神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络单神经元网络，相当于简单的函数，输入x得出y,如图:复杂一些的神经网络是由多个单元神经网络堆叠起来的机器学习被应用于结构化数据和非结构化数据结构化数据是数据的数据库

菜刀l四庭柱·2022-12-15 14:19

1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第四周课程笔记-深层神经网络

记录吴恩达深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课，这是第一门课《神经网络与深度学习》第四周深层神经网络的课程笔记，那我们开始吧。上节课课程1-3浅层神经网络我们主要介绍了浅层神经网络。

双木的木·2022-12-15 14:14

吴恩达深度学习笔记2.2 logistic回归

regression:回归supervised:有监督的logistic回归是一种学习算法被用于有监督学习问题,当y全都是0或1时例子:判断是否有猫给定一个由特征向量x代表的图像,那个算法将会估计猫是否在那个图像里的可能性logistic回归的参数如下:转载于:https://www.cnblogs.com/Dar-/p/9310066.html

banghu8816·2022-12-12 19:40

Python吴恩达深度学习作业11 -- 卷积神经网络的实现

逐步实现卷积神经网络在此作业中，你将使用numpy实现卷积（CONV）和池化（POOL）层，包括正向传播和反向传播。符号：上标[l][l][l]表示第lthl^{th}lth层的对象.例如:a[4]a^{[4]}a[4]是4th4^{th}4th层的激活.W[5]W^{[5]}W[5]和b[5]b^{[5]}b[5]是5th5^{th}5th层的参数。上标(i)(i)(i)表示第ithi^{th}

Puzzle harvester·2022-12-12 09:37

软工结对作业

VIsualstudio等开发工具使用技能、开发高质量软件能力、使用分析与测试工具对代码进行分析和测试本作业在哪个具体方面帮助我实现目标学习使用工程化方法对软件实例有初步分析和认知，进行结对项目实际体验软件工程结对编程作业教学班级

selia1078·2022-12-09 12:03

One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题（one-shotlearningproblem），这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人

双木的木·2022-12-08 13:06

Exercise 7：K均值聚类和主成分分析（Coursera-吴恩达Machine Learning编程作业）

1K-meansClustering1.1ImplementingK-meansK均值聚类算法程序的主体：%Initializecentroids%中心点初始化centroids=kMeansInitCentroids(X,K);foriter=1:iterations%Clusterassignmentstep:Assigneachdatapointtothe%closestcentroid.i

鸡米花甜辣酱·2022-12-08 09:16

Deep Reinforcement Learning

112DeepReinforcementLearningHW2：PolicyGradientsWin10+Anaconda3+Python3.6零基础目前用一个礼拜看了吴恩达的机器学习课程，一礼拜看了吴恩达深度学习的第一课

马里奥奥利奥·2022-12-08 00:04

【python实现Hill加密】最详细的Hill加密讲解，文中附代码

前言最近在准备网络安全期末考试，复习到Hill加密时，想起来之前做的编程作业，写的比较粗糙，而且也没有搞懂怎么求Hill密码系统的解密密钥，今天琢磨出来了，就把Hill密码系统实现并整理了，文中附有代码

榴莲味的电池·2022-12-07 18:57

机器学习编程作业ex5(matlab/octave实现)-吴恩达coursera 多项式线性回归

分成两部分，一是本节课程内容的简要回顾，二是作业步骤的推导程序打包网盘地址提取码1111一、（Week6）内容回顾（按上课视频的顺序来）1.1第一部分：AdviceforApplyingMachineLearning1.将由训练集得到的假设函数应用到测试集，发现有很大的误差，可以用一些常见的调参方法。2.在数据集划分上，训练集：交叉验证集：测试集=6：2：2。首先对不同的多项式次数d，训练训练集得

独家*记忆·2022-12-07 15:06

吴恩达机器学习week6 ex5课后编程作业代码答案

EX5linearRegCostFunctionlearningCurvevalidationCurvelinearRegCostFunctionfunction[J,grad]=linearRegCostFunction(X,y,theta,lambda)%LINEARREGCOSTFUNCTIONComputecostandgradientforregularizedlinear%regres

来来·2022-12-07 15:04

吴恩达机器学习编程作业ex5 Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

一、程序及函数1.引导脚本ex5.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise5|RegularizedLinearRegressionandBias-Variance%%Instructions%------------%Thisfilecontainscodethathelpsyougetstartedonthe%exercise.Youwillneedtoco

Polaris_T·2022-12-07 15:02

Coursera吴恩达机器学习week6的ex5编程作业代码

Machine-learning-ex5这是Coursera上Week6的ml-ex5的编程作业代码。经过测验，全部通过。

loserChen.·2022-12-07 15:59

卷积神经网络（四）

我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。

kk123k·2022-12-06 22:25

【吴恩达深度学习视频8.1~8.6】学习周报

残差网络为什么有用？通常来讲，一个网络越深，它在训练集上训练的效率就会有所减弱，但在训练ResNets网络时，并非完全如此。如果将深层网络的后面若干层学习成恒等映射，那么模型就退化成浅层网络。但是直接去学习这个恒等映射是很困难的，那么就换一种方式，把网络设计成：引入残差的映射对输出的变化更加敏感，比如输出由1.1变化到1.2时（假定输入x为1），残差结构的映射F(x)由0.1到0.2，增加了100

Bohemian_mc·2022-12-05 14:43

专项一：深度学习与神经网络-第二周

本周主要内容1.神经网络训练过程2.逻辑回归3.计算图4.Python广播机制5.第二周编程作业1.神经网络训练过程神经网络训练过程可分为前向传播和反向传播两个独立的部分。

Sansui_Meng·2022-12-05 13:49

【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-第二周优化算法作业

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：【中英】【吴恩达课后测验】Course2-改善深层神经网络-第二周测验吴恩达deeplearning.ai

passer__jw767·2022-12-05 13:48

吴恩达深度学习之五《序列模型》学习笔记

一、循环序列模型1.1为什么选择序列模型如图所示是一些序列数据的例子1.2数学符号如图所示，我们用表示一个序列的第t个元素，t从1开始NLP中一个单词就是一个元素（又称时间步或时间戳）用表示序列的长度，或说元素个数比如就是第i个样本的特征序列的第t个元素，同理有再比如表示第i个样本特征序列的长度，同理有，如图所示的是如图所示，如何表示一个单词呢一个可行的方法是预先设置一个字典或者说词表对每一个单词

Umikaze_·2022-12-05 10:58

吴恩达深度学习课程学习笔记10

Seq2seq你可以把机器翻译想成是建立一个条件语言模型。下图中第一个模型是前两周所建立的模型，这个模型可以让你能够估计句子的可能性，这就是语言模型所做的事情，你可以用它来生成一个新的句子。而机器翻译模型就是下图中的第二个模型那样的，绿色部分表示encoder网络，紫色表示decoder网络，而decoder网络和上方的语言模型几乎一摸一样，机器翻译模型其实和语言模型非常相似，不同在于语言模型，总

weixin_38909710·2022-12-05 09:23

Deep Learning | Andrew Ng (05-week3)—序列模型和注意力机制

【第5部分-序列模型-第三周】在吴恩达深度学习视频基础上，笔记总结，添加个人理解。

ZJ_Improve·2022-12-05 09:44

数值计算大作业：最小二乘法拟合（Matlab实现）

作为研究生的入门课，数值计算的大作业算是所有研究生开学的重要编程作业。

好名都让猪起了55555·2022-12-04 14:08

pytorch中resnet_用Pytorch手工实现ResNet50

《吴恩达深度学习课程》第四课第二周的作业是：使用Keras和Tensorflow编写ResNet50，用程序实现题目中描述的网络结构。

郭小闲·2022-12-04 09:46

pytorch resnet50_用Pytorch手工实现ResNet50

《吴恩达深度学习课程》第四课第二周的作业是：使用Keras和Tensorflow编写ResNet50，用程序实现题目中描述的网络结构。

weixin_39926613·2022-12-04 09:16

数值计算大作业：Jacobi与Gauss -Seidel迭代求解线性方程组（Matlab实现）

作为研究生的入门课，数值计算的大作业算是所有研究生开学的重要编程作业。我把Jacobi与Gauss-Seidel迭代求解线性方程组的数值计算作业在MATLAB中编程实现。

好名都让猪起了55555·2022-12-04 05:25

吴恩达深度学习编程作业（5-3）Part 2 - Trigger word detection

吴恩达Coursera课程DeepLearning.ai编程作业系列，本文为《序列模型》部分的第三周“序列模型和注意力机制”的课程作业——第三部分：触发字检测。

大树先生的博客·2022-12-04 04:12

吴恩达深度学习 5.2 序列模型-NLP和词嵌入

1.知识点单词的向量表示：one-hot：向量长度为词典全部单词数，对应单词的位置用1表示，其他位置用0表示。缺点是每两个单词向量的乘积都为0，无法获取词与词之彰的相似性和相关性。词嵌入：用不同特征对各个词汇进行表征，相对与不同的特征，不同的单词均有不同的值。词嵌入的应用名字实体识别：比如，数据集不包含durain（榴莲）词汇，无法对包含durain的句子做实体识别。但我们从durain的词嵌入向

垚焱焱·2022-12-03 08:03

【序列模型】第二课--自然语言处理与词嵌入

课程来源：吴恩达深度学习

王小小小草·2022-12-03 08:00

吴恩达深度学习 | (20) 序列模型专项课程第一周学习笔记

课程视频第一周PPT汇总吴恩达深度学习专项课程共分为五个部分，本篇博客将介绍第五部分序列模型专项的第一周课程：循环序列模型。目录1.为什么选择序列模型？

CoreJT·2022-12-03 03:08

线性回归LinearRegression的Numpy实现

线性回归LinearRegression的Numpy实现Basic本文是对AndrewNg的MachineLearning课程里编程作业的一个numpy实现。

And9·2022-12-03 03:51

吴恩达深度学习第五章序列模型——第一周循环序列模型

循环序列模型自然语言和音频都是前后相互关联的数据，对于这些序列数据需要使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）来进行处理。使用RNN实现的应用包括下图中所示：数学模型对于一个序列数据x，用符号x〈t〉来表示这个数据中的第t个元素，用y〈t〉来表示第t个标签，用Tx和Ty来表示输入和输出的长度。对于一段音频，元素可能是其中的几帧；对于一句话，元素可能是一到多个单词。第

倚剑笑紅尘·2022-12-02 07:34

吴恩达深度学习笔记05——序列模型1循环序列模型

自然语言和音频都是前后相互关联的数据，对于这些序列数据需要使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）来进行处理。使用RNN实现的应用包括下图中所示：一、数学符号对于一个序列数据x，用符号x⟨t⟩x^{⟨t⟩}x⟨t⟩来表示这个数据中的第t个元素，用y⟨t⟩y^{⟨t⟩}y⟨t⟩来表示第t个标签，用TxT_xTx和TyT_yTy来表示输入和输出的长度。对于一段音频，元素

阿尔基亚·2022-12-02 07:03

【免积分下载】吴恩达机器学习笔记PDF版v5.5.pdf

下载地址：https://wwe.lanzous.com/i2tcOdy2qmh如果您还需要吴恩达深度学习笔记，请点击：吴恩达Deeplearning深度学习笔记v5.7最新PDF版免积分

江南蜡笔小新·2022-12-01 13:11

2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程编程作业C2_W4: Decision Trees

PracticeLab:DecisionTreesInthisexercise,youwillimplementadecisiontreefromscratchandapplyittothetaskofclassifyingwhetheramushroomisedibleorpoisonous.Outline1-Packages2-ProblemStatement3-Dataset3.1Oneho

alterego2380·2022-12-01 07:26

吴恩达机器学习课后编程作业(Week3)

文章目录*week3多类分类*week3多类分类对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。让我们开始加载数据集。它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。#是个十类的问题importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.p

Tialyg·2022-12-01 00:26

编程作业（python）| 吴恩达机器学习（3）多分类与神经网络

8道编程作业及解析见：Coursera吴恩达机器学习编程作业编程环境：JupyterNotebookProgrammingExercise3：Multi-classClassificationandNeuralNetwork

Fun'·2022-12-01 00:25

吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络（Sequence Models）

深度学习笔记导航前言传送门序列模型（SequenceModels）RecurrentNeuralNetworks（循环神经网络）序列模型符号：以NLP举例循环神经网络基础RNN变体语言模型（重点）基础概念训练过程详解新序列采样（samplenovelsequences）：RNN改进梯度消失GRU（gatedrecurrentunit）LSTM（longshorttermmemory）NLPandW

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-30 23:02

训练softmax分类器实例_吴恩达深度学习笔记(56)-训练一个 Softmax 分类器

训练一个Softmax分类器(TrainingaSoftmaxclassifier)上一个笔记中我们学习了Softmax层和Softmax激活函数，在这个笔记中，你将更深入地了解Softmax分类，并学习如何训练一个使用了Softmax层的模型。回忆一下我们之前举的的例子，输出层计算出的z^([l])如下，我们有四个分类C=4，z^([l])可以是4×1维向量，我们计算了临时变量t对元素进行幂运算

weixin_39609718·2022-11-30 12:29

吴恩达深度学习课程练习题汇总（第一周）

1、Whatdoestheanalogy“AIisthenewelectricity”referto?(和“AI是新电力”相类似的说法是什么？)Similartoelectricitystartingabout100yearsago,AIistransformingmultipleindustries.(就像100年前产生电能一样，AI正在改变很多的行业。)2、Whichofthesearerea

精分天秤座的mystery·2022-11-30 11:58

数值计算大作业：拉格朗日插值多项式（PS：其他数值计算大作业我也打包发出来了，包含详细程序注释。大家可以免费下载交流）