吴恩达深度学习编程课后作业第3页

吴恩达深度学习笔记(15）-浅层神经网络之神经网络概述

神经网络概述（NeuralNetworkOverview）从今天开始你将学习如何实现一个神经网络。这里只是一个概述，详细的在后面会讲解，看不懂也没关系，先有个概念，就是前向计算然后后向计算，理解了这个就可以了，有一些公式和表达在后面会详细的讲解。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后续几天你将会学到的东西。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。之前我们讨论了逻辑回归，我们了解了

极客Array·2024-02-03 08:27

遇见 · 守望 · 成就

1.遇见那些坐在角落里的孩子如果不是这次课后作业，我可能会一直发现不了这个学生的存在。作业是用英文写一篇个人简历。

月下瑶台·2024-02-03 08:54

Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记（3）

转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图：神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出，这里不再复述。主要需要注意的一点，是层与层之间参数矩阵的规格大小：输入层和隐藏层之间w[1]−>(4,3)：前面的4是隐层神经元的个数，后面的3是输入层神经元的个数；b

遇见更好的自己·2024-02-03 06:05

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元（KKK）分类问题输出单元不止一个（K>1K\gt1K>1）神经网络的代价函数公式：hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\

yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个

选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom

stoAir·2024-02-03 06:52

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

32.jpg1.参数VS超参数1.1什么是超参数（Hyperparameters）？比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，

Sunflow007·2024-02-02 13:58

小学生陪读日记（18）：2021-03-20

自学一篇《世说新语》，课后作业是我手抄的，掌握情况还可以。刷了同步应用题举一反三的租船问题，遇到这样一

小初学生陪读笔记·2024-02-02 13:03

小学科学教学质量如何体现？

综合以上建议，我认为，小学科学教学质量需要通过学生的课堂表现，课后作业，期末笔测来体现。为提高本校学科教学资料，我采取的策略是规范管理

科学陈老师·2024-02-02 11:08

《花椒英语之走进经典教学》

梁老师从教材分析、学情分析、目标确定、资源整合四个方面给我们进行了讲解，认真消化了梁老师讲解的内容之后，完成了今天的课后作业，和各位老师分享一下我的教学设计：一、教学内容：1、复习月份词汇

南和038胡媛媛·2024-02-02 09:55

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案激活函数的选择为什么要使用激活函数

在需求预测案例中，awareness这个输入可能不是二元(binary)的，或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely)，此时相比将awareness规定为0、1，不如考虑概率，认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层，该层的神经元数量越少TensorFlow（张量流）实现神经网络的搭建sequential（）把两层顺序连接起来；如果有新的x，用predict()人工智能

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

上善若水，大爱无疆－－关于爱的传说

从五维M15毕业至今，已有月余，但课后作业“与五维的故事”一直拖延至今，觉察自己在此过程中的身心状态：事件：作业功课建议在训后五天内完成，一直拖延至今；情绪：自责、焦虑、无助、挫败、对自己的不满等；需要

大白_心智发展教练·2024-02-02 02:25

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

2019-01-07

2019春期作业晚辅班图片发自App一、每日课后作业辅导：参加辅导同学由家长送到辅导地点，收费标准500元/月；二、周末（周日上午）语文辅导班：针对语文学习的各个方面如字、词、句、阅读理解、写作等全面培训

星月_be6d·2024-02-01 11:01

【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度（至少在吴恩达老师这个教学视频中是

Yaoyao2024·2024-02-01 09:50

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

PMP备考心得

二、正式课程阶段：一定要严格按照课程计划进行学习，认真完成课后作业，并且每天给自己设置定量的作业并强迫自己按时完成，尤其

congming2020·2024-02-01 03:18

双减政策下的第一个学期，开学季学生和家长会看到什么变化？

这样孩子就可以在教师的监督下完成课后作业，家长也可以安心工作，在工作结

大咖看学习·2024-02-01 02:37

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计

西部小笼包·2024-01-31 23:33

改变一个人，有时候一句话就够了

上课认真听讲和完成老师布置的课后作业就认为自己已经努力了，学不好数学就怪自己天生不适合学数学，然后任其发展，自暴自弃。高一高二时我的数学很差，基

凯里学院人文学院团总支学生会·2024-01-31 19:38

儿童视角下的“小数”教学实践——试论北师大版四下小数观念在儿童头脑中的生成过程

【新网师第三次课后作业·《玩游戏，学数学》课程】儿童视角下的“小数”教学实践——试论北师大版四下小数观念在儿童头脑中的生成过程提交人201306蒋铭国[email protected]江西省乐平市第十一小学摘要

蒋铭国江西乐平·2024-01-31 06:52

最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机，因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值，比如智能推荐，网络搜索，图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值，比如未来在自动驾驶汽车，工厂，农业，医疗

PengHao666999·2024-01-30 23:32

保持空杯心态，不断学习成长--参加演说体验营有感

这是一个三天线上训练营，每天微信群里有语音课程和课后作业，还有一对一专属导师给你点评作业，教师讲的内容都是非常实用的演说模板、结构、方法，很接地气，可以直接拿来使用。

冉冉升起的sun·2024-01-30 20:12

湘潭大学-计算机网络-补考

背景卷面分23，平时分85，各占百分之50，最终54，遗憾挂科大学第一次补考计划首先把湖科大教书匠的计算机网络视频看一遍，并做一些笔记然后看教材刚看到老师说最好的复习资料是书和课后作业（想起来确实考后听同学说有原题

三冬四夏会不会有点漫长·2024-01-30 17:39

第十周小结（11.4--11.8）

数学方面：1、每天的课后作业，表扬以下同学：五天全对的有：邹栎豪，黎可欣。四天全对的有：曾天睿。三天全对的有：尹睿，田嘉妮，王雯颖，周博林，田乐彬，吴思科，陈军豪，黄斯逸，娄宗涵，郑晨艺，黎婧欢。

Zzou·2024-01-30 13:42

盘点我的2019

接班前，我跟他们之前的老师沟通得知，他们在三年级一年的学习中，出现的主要问题有：课堂学习效果差、课堂学习习惯差、课后作业完成差……通过沟通，我意识到，学生们会出现上面这些问题最主要的原因在于对英语学习兴趣不高

子非_7881·2024-01-29 14:18

借疫情用空间渗透家国情怀

网络直播课+课后作业的方式成为主角登上了教育舞台，将传统教师直接搬到网络平台。可在线教学不是简单地将网络作为知识传播途径，更不是在线被动观看教师授课。

你健康我快乐_61fc·2024-01-29 12:10

机器学习笔记(1) 逻辑回归

逻辑回归与之后的神经网络有着千丝万缕的联系，经常被用来当神经元激活算法讲，所以吴恩达教授的deeplearning也是从逻辑回归开始入手，其重要性不容小觑。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络（双层神经网络）计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数（Activationfunctions）一些选择激活函数的经验法则：为什么需要非线性激活函数？激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第

倏然希然_·2024-01-29 08:48

如何配有声书和广播剧

第十二周课后作业【有声书／广播剧类型实练】“声音”与“类型”匹配要点提示1、快速释放情感表现力的方法是，用生活中的具体感受，来让声音产生变化。换句话说就是，戏感来自于生活。

梦影3·2024-01-29 03:35

第五周课后作业

电脑管家的分析1、AdvancedSystemCare防病毒：快速扫描、全盘扫描、自定义扫描清理和优化：启动项优化、隐私清扫、垃圾文件清理、快捷方式修复、注册表清理、恶意软件清除、网络加速、系统优化、注册表整理、安全性加强、漏洞修复、磁盘优化加速：驱动加速、深度优化Turbo加速：关闭服务和应用程序释放内存加速电脑；工具箱：各类工具，26种操作中心：安全与性能（推荐一些软件来更好的管理电脑）、软件

lceBear·2024-01-28 09:21

交并比（Intersection over union）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程如何判断目标检测算法运作良好呢？接下来，你将了解到并交比（intersectionoverunion）函数，可以用来评价目标检测算法。

双木的木·2024-01-27 20:33

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈

双木的木·2024-01-27 20:03

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

疫情下的日常生活

2020.2.18星期二晴今天是在家上网课的第二天，依旧是满课的一天，一整天都在不停止的观看视频，完成课后作业，像我这种记性差的可要提起万分精神，虽然上课认真听了下课回头写作业依旧能满头雾水，脑子里永远只有哎呀我听过啊

刘诗诗312·2024-01-27 19:27

操作系统导论-课后作业-ch16

对应异步社区资源HW-segmentation:1.具体规则就是segment0是从虚拟地址0往上寻址的，而segment1是从虚拟地址的最大值往下寻址的。./segmentation.py-a128-p512-b0-l20-B512-L20-s0-c./segmentation.py-a128-p512-b0-l20-B512-L20-s1-c./segmentation.py-a128-p51

Marine Tears·2024-01-26 14:34

Course1神经网络和深度学习编程作业

第三周-带有一个隐藏层的平面数据分类建立一个神经网络，带有一个隐藏层。用到的知识：构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib：是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas

毛十三_·2024-01-26 11:03

吴恩达卷积神经网络学习笔记（六）|CSDN创作打卡

3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的（x，y）坐标，来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子，假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置，眼角坐标为（x，y），你可以让神经网络的最后一层，多出两个数字lx和ly，作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置，那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角，对神经网络稍微做些修改，输出第1

墨倾许·2024-01-25 22:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（二）

一.卷积神经网络（一）1.6三维卷积3指的是颜色通道（RGB）6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3，由此得到一个4*4的输出。对三维图像进行卷积时，卷积核的通道数要与三维图像的通道数相等。当我们想对图像的多个边缘特征进行检测时，我们可以使用多个卷积核，这样卷积后生成图像的通道数为使用的卷积核的个数。对于三维卷积具体运算的实例如下：如果使用的是下图3*3*3的卷积核，则一

墨倾许·2024-01-25 22:26

蓝桥 python笔记1——输入输出、运算符、if、range、for、while

目录输入输出运算符（和C与java有些许区别关系运算符逻辑运算符课后作业if语句例题range函数for语句习题while语句输入输出输出多个对象时，默认用空格隔开，也可以用sep来定义print("www

Minus478256·2024-01-25 19:43

2020年中考语文试卷你做了吗

记叙文阅读《我的太爷老师》7小题：与教材无痕链接与朱德的《回忆我的母亲》课后作业第一题无痕对接。《大自然的语言》课后作

毓秀红林·2024-01-25 18:46

吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史

为什么要探索发展史(实例分析)？我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机

极客Array·2024-01-25 12:33

《泉灵的语文课》试听笔记

课后作业：请仿照例子造句。例句：落叶对我说：“我是秋天。因为天凉了，我要和大地妈妈在一起。”这句话我用到了五感里的视觉和触觉。____对我说：“我是秋天。

淼紫飘·2024-01-25 10:31

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d

ttyykx·2024-01-25 04:51

吴恩达chatgpt学习

吴恩达chatgpt学习1、技术文档常用英文词汇2、指南策略1编写明确和具体的指令1.1使用分割符号如：1.2结构化输出1.3检查1.4少量训练提示few-shotprompting策略2给模型思考的时间

宣泠之·2024-01-24 23:38

操作系统导论-课后作业-ch9

对应异步社区资源HW-Lottery:1.seed为1：seed为2：seed为3：可见seed不同，产生的任务长度的tickets的分配数额都不一样了。2.测试结果如下：拥有100张彩票的任务0先执行完，当然工作1完成前工作0也是有一定的概率执行的。3.测试结果如下：工作0在192时结束，工作1在200时结束，不公平性取决于彩票的数量分配。4.测试结果如下：量子规模越大，决策次数减少，不公平的可

Marine Tears·2024-01-24 21:02

操作系统导论-课后作业-ch15

对应异步社区资源HW-Relocation：1.种子1运行结果：种子2运行结果：种子3运行结果：2.需要将界限设置为930，结果如下：3.有人说原书翻译有误，原文如下所示：原文翻译如下：使用以下标志运行:-s1-n10-l100。边界可以设置的最大值是多少，这样地址空间仍然适合整个物理内存?可见，原文翻译并没有任何问题，说的意思是limit最大值是多少以至于可以将该地址空间仍然放在物理内存中。运行