吴恩达深度学习课程作业第14页

吴恩达深度学习与神经网络编程作业——Logistic Regression with a Neural Network

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，而且过程中都有提示，认真听完课完成作业应该不是问题。(jupyternotebook用起来真的不错，就是前期配置有点麻烦)1、所需要的包importnumpyasnpimportma

.无名之辈·2023-01-02 07:44

github标星8331+：吴恩达深度学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）...

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

机器学习算法那些事·2022-12-31 12:10

负采样（Negative Sampling）

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

双木的木·2022-12-31 10:32

最大堆/最大优先队列——算法题

课程作业的OnlineJudge有一道算法题：DescriptionThemallisrunningaT-daypromotion.

生如夏花65·2022-12-30 22:21

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

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）

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

在google cloud上部署的jupyter notebook用gpu跑一遍yolov2算法进行物体检测及yolo.h5文件的生成(三)

中部署jupyternotebook,这一篇就用它来测试一下tensorflow-gpu的实际运行效果怎么样.本文数据来源和内容均来自吴恩达博士的cousera深度学习课程-卷积神经网络-第四周-第三课的课程作业

赤道6号转向发动机·2022-12-29 12:09

CS231N课程作业Assignment1--SVM

Assignment1–SVM作业要求见这里.主要需要完成KNN，SVM，Softmax分类器，还有一个两层的神经网络分类器的实现。数据集CIFAR-10.SVM原理SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决。(线性支持向量机、非线性支持向量机)

鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-29 11:34

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

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

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合

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

ZN-ZY·2022-12-29 03:52

代写大学计算机课程作业,计算机信息通信专业coursework代写(3)

Blood,R.(2002).Thewebloghandbook:Practicaladviceoncreatingandmaintainingyourblog.Cambridge,MA:Perseus.Blumenthal,M.M.(2005).TowardanOpen-SourceMethodology:WhatCanWeLearnfromtheBlogsphere.PublicOpinion

Yvonne一万·2022-12-28 13:55

pytorch 手写数字识别新网络设计和学习率探索

ServiceUnavailable）Python手写数字识别的实现(pytorch框架)超详细版本pytorch手写数字识别新网络设计和学习率探索目录系列文章目录摘要介绍解决方案结论这是中国科学院大学深度学习的课程作业摘要作业首先复现了经典的

keep-hungry·2022-12-27 07:04

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_1笔记

salahuya·2022-12-27 06:54

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_2笔记

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

salahuya·2022-12-27 06:54

吴恩达深度学习之np.squeeze()

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

Oct11_F·2022-12-26 22:03

Django实战【五】—教学管理模块代码实现

学校根据学生报名课程来划分班级，而我们的班级记录表就是用来记录某个班级某一天课程的详细信息，比如课程节次，课程内容，课程作业内容等等。

大数据与数据分析·2022-12-25 12:48

注意力模型（Attention Model）

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。

双木的木·2022-12-24 06:11

使用python推荐的方式做图像resize

5imple·2022-12-24 03:33

【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络

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

王小小小草·2022-12-23 22:51

【学习资源汇总】

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！

XTX_AI·2022-12-23 13:59

飞桨【李宏毅机器学习特训营】心得记录

【李宏毅机器学习特训营】心得记录百度paddle训练营的机器学习课程，是由台大教授李宏毅正式授权的，全网最新最全系列AI课程视频，有中文字幕、配套专属课程作业，在线助教答疑的入门课程课程链接：https

€M@ichelle&·2022-12-23 01:29

李宏毅课程-机器学习[作业]作业3-食物图片分类

#coding:utf-8##食物图片分类####友情提示#同学们可以前往课程作业区先行动手尝试！！！####项目描述#训练一个简单的卷积神经网络，实现食物图片的分类。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-23 01:55

移植吴恩达深度学习01机器学习和神经网络第二周神经网络基础编程作业选修作业到pycharm

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

--吉择--·2022-12-20 22:57

【人脸识别】人数统计【含GUI Matlab源码 2121期】

⛄一、人数统计简介（附课程作业报告）1课题背景本课题为基于matlab的人数统计系统。近年来，很多行业对人流信息有极大的需求，如汽车公交站，地铁站台，商场出入口等。

Matlab领域·2022-12-20 15:49

项目3-食物图片分类

项目3-食物图片分类友情提示同学们可以前往课程作业区先行动手尝试！！！项目描述训练一个简单的卷积神经网络，实现食物图片的分类。

一条大蟒蛇6666·2022-12-20 01:21

吴恩达深度学习 2.3 改善深层神经网络-超参数调试和Batch Norm

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

垚焱焱·2022-12-19 09:58

吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架

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

weixin_30872733·2022-12-19 09:57

吴恩达深度学习第二课第三周作业及学习心得体会 ——softmax、batchnorm

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

袁野_0073·2022-12-19 09:57

吴恩达深度学习课程翻译

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

青竹aaa·2022-12-19 09:55

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

Hadoop MapReduce实现矩阵相乘

记录一下云计算与大数据技术课程作业，MapReduce实现矩阵乘法关键是map的逻辑，由矩阵乘法，可以知道Aij(Bij)参与了C中哪个元素的运算，由此可以定义map的输出格式，即key为Cij，value

ZeeZR·2022-12-18 16:19

python深度学习之深层神经网络基础与图像分类

前言本文参考吴恩达老师的机器学习课程作业，结合自己的理解所作笔记文章目录前言1、热身：创建并初始化二层神经网络2、进阶：L层神经网络第一部分——正向传播(1)初始化参数initialize_parameters_deep

英雄各有见·2022-12-18 08:53

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

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

什么样的Python培训机构才是好机构？

是否有循序渐进的练手项目如果课程里面只是对着屏幕把项目代码敲一遍，那其实看了也不能自己真正掌握，重要的是自己在课程作业里动手实践，所以课程中有没有循序渐进的练手项目帮你提升能力，这是很重要的。

lmseo5hy·2022-12-16 21:40

UCI数据集+机器学习+十折交叉验证

本文为本学期《生物医学信息》课程作业，第一次发文，希望可以记录自己的学习状态，和大家一起学习进步。

刘大白白·2022-12-16 16:52

深兰交大人工智能培训5期笔记总结

博主正在学深兰交大人工智能AI，特此做此笔记，想学的朋友可以一起学习交流，不止笔记，视频项目：PurdueUniversityBME595课程作业这个项目是一位朋友向我推荐的入门学习用的，是在Github

Vx_7018174·2022-12-16 11:57

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

deeplearning.ai课程作业：Course 1 Week 2

deeplearning.ai课程作业：Course1Week2原始作业在GitHub上下载，本文仅作为本人学习过程的记录，含答案，不喜勿看。全部自己跑过，保证可行。

Will_Ye·2022-12-15 12:48

【课程作业经验】基于MindSpore的YOLOv3-Darknet53的车辆检测计数实现

本项目基于MindSpre框架、YOLOv3-Darknet53、VisDrone数据集实现目标检测与计数。1.项目地址https://github.com/whitewings-hub/mindspore-yolov3-vehicle_counting2.环境准备MindSpore版本为1.5。3.数据集处理VisDrone数据集下载http://aiskyeye.com/download/ob

昇思MindSpore·2022-12-13 22:49

01 机器(深度)学习介绍-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度

机器学习任务攻略-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度前言为了巩固深度学习知识，学习和复习了2021年度的李宏毅老师的深度学习课程在之后的笔记中，我会将字体分为红色，黄色，和绿色，分别表示重点，次重点和了解课程作业

iioSnail·2022-12-13 17:14

【课程作业经验】使用NPU进行MindSpore模型训练

准备工作使用MindSpore进行模型训练需要做以下的准备工作训练的网络模型训练数据以及数据处理训练回调函数启动训练的python脚本网络模型MindSpore提供了一个MindVision的开源网络工具箱，其中包含了很多的网络结构以及预训练数据，但在云端的NPU环境中(当时使用的是mindspore_1.5.1-cann_5.0.3-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64)，会直接

BaldheadedM·2022-12-13 14:38

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

使用OpenCV进行单目测距

主要利用opencv测量图片中的物体深度课程作业记录已知图片中要测的物体的实际高度、宽度、相机内参，根据单张图片求图片中指定物体深度已知参数内参矩阵：fx0cx1433.9650639.50fycy=01433.965511.5001001

MoonSheep_G·2022-12-11 11:34

MindSpore【课程作业经验】基于TextCNN文本情感分类

#基于TextCNN文本情感分类在本次实验中我们用mindspore实现TextCNN的针对aclImdb情感分类任务。数据加载在这里基于TextCNN的方法我们需要指定文本句子长度，并且对句子进行处理（留下字母和空格其余符号删去）标定标签：pos：1，neg：0maxlen=20sentences=[]labels=[]posdirname="aclImdb\\train\\pos\\

BaldheadedM·2022-12-11 09:43

【课程作业】发电及互联系统可靠性计算程序说明文档

在此分享程序说明文档，代码已上传至资源，名称为“课程作业：发电及互联系统可靠性计算程序”。

潜龙勿用233·2022-12-10 19:39

GAN掉人脸识别系统？GAN模型「女扮男装」

最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标

机器学习与AI生成创作·2022-12-10 16:22

国科大图像处理作业二

国科大彭思龙等老师图像处理课程作业，此作业仅供参考，切勿完全抄袭，以免被老师为判定很低的分数问题1通过计算一维傅里叶变换实现图像二维快速傅里叶变换（10分）实现一个函数F=dft2D(f),其中f是一个灰度源图像

睡觉学习姬·2022-12-10 14:23

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