吴恩达深度学习课程作业

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

web前端技术课程作业

web前端技术课程作业1网站的设计选题主题：我的家乡—浙江省绍兴市诸暨市目标用户：全国各地的游客意义：向他们介绍我美丽家乡的特色小镇、主导产业、旅游景区、美食、名人、著名高校等等，从经济、文化等方面全方位介绍
freetozn·2022-12-08 23:19

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

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

【手势识别】基于matlab肤色静态手势识别【含Matlab源码 288期】

一、手势识别简介（附课程作业报告)1系统设计方案今年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用
海神之光·2022-12-07 09:19

【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

【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

《R语言数据分析》作业答案

以下资料整理于该课程作业，供学习参考。第1章：气象万千、数以等观
果州做题家·2022-12-05 05:21

大数据基础与应用课程作业2：数据探索

文章目录一、作业题目二、题目解答1.观察数据（1）实验代码（2）原理介绍（3）实验结果（4）结果解释2.查看数据前十行（1）实验代码（2）原理介绍（3）实验结果（4）结果解释3.调查具有相关性的变量（1）实验代码（2）原理介绍（3）实验结果（4）结果解释4.对分类变量构建条形图（1）实验代码（2）原理介绍（3）实验结果（4）结果解释5.观察分类变量之间的关系（1）实验代码（2）原理介绍（3）实验结
不想生产学术垃圾·2022-12-04 10:55

大数据基础与应用课程作业一：数据预处理

目录数据预处理作业题目一、总览二、R和Rstudio一些操作1.R注释2.工作路径的设置3.清除历史记录、变量等三、预处理工作1.查看数据是否具有缺失值(1)实验代码(2)原理介绍(3)实验结果(4)结果解释2.检查state和Area.code字段的异常3.可视化检查CustServ.Calls的离群点(1)实验代码(2)原理介绍(3)实验结果(4)结果解释4.使用z-score、IQR方法判断
不想生产学术垃圾·2022-12-04 10:25

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

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

【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GitHub-whitewings-hub/mindspore-yolov3-vehicle_counting:trainingmindsporeyolov3modelandcountingvehicle2.环境准备MindSpore版本为1.5。3.数据集处理VisDrone数
skytier·2022-12-03 09:57

基于GAN框架的时间序列异常检测研究综述

一项综述类的课程作业Anomalydetectionwithgenerativeadversarialnetworksformultivariatetimeseries.MAD-GAN:Multivariateanomalydetectionfortimeseriesdatawithgenerativeadversarialnetworks.TAnoGAN
ac同学·2022-12-03 08:41

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（本文基本是对Jansen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第21章进行翻译、学习和梳理，此项为课程作业
SmartLychee·2022-12-03 08:09

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

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

PCA+SVM实现基础的人脸识别

PCA+SVM实现基础的人脸识别人工智能课程作业，顺便上传一下PCA+SVM实现基础的人脸识别本实验采用python编程实现，使用Olivette实验室的ORL人脸库作为数据集。
OceanYang_1018·2022-12-01 11:13

Ex_机器学习_吴恩达课程作业目录（Python）

Ex_机器学习_吴恩达课程作业目录（Python）Ex1_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：线性回归（LinearRegression）Ex2_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：逻辑回归
Zzay_naw·2022-12-01 00:54

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

matlab小波变换学习入门

备注：为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的matlab实现1、dwt函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')——使用指定的小波基函数‘
timedecdec·2022-11-30 12:32

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

对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）

对于Anaconda安装TensorFlow-gpu版本（附带吴恩达深度学习环境安装）TensorFlow，pytorch推荐大家直接安装GPU版本，因为CPU版本根本无法处理大量数据会导致jupyter
wa1ttinG·2022-11-29 15:05

吴恩达深度学习学习笔记——C4W2——深度卷积网络实例探究——作业2——残差网络

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/C4W2/Excercise/KerasTutorial作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。ResidualNetworks（残差网络）Welcometothese
预见未来to50·2022-11-29 10:58

吴恩达机器学习系列课程作业ex3 matlab实现

目录Matlab实现：lrCostFunction.moneVsAll.mpredictOneVsAll.mpredict.mMatlab实现：lrCostFunction.mfunction[J,grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)m=length(y);%numberoftrainingexamplestmp=theta;tmp(1)=0;J=-(y'*
d7901699·2022-11-29 08:47

Matlab绘制多个折线图的方法

给出一个Matlab绘制折线图的例子：Matlab绘制多个折线图和子图的详细方法，并且字体设置为TimesNewRoman，可用于普通课程作业的撰写。
Y_蒋林志·2022-11-28 18:39

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比

CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比项目说明该项目为课程作业，实验过程等没有非常严谨，如有问题请指正，会及时改正！
三岁学编程·2022-11-28 11:39

计算机视觉课程-SIFT算法特征检测

计算机视觉课程作业-SIFT算法特征检测1.实验内容1.1实验目的：采集两幅图像，要求有视角和比例变化，完成两幅图像的SIFT特征检测，并对实验结果进行比较分析。
一二熊猫·2022-11-28 10:15

李宏毅机器学习hw3

Homework3-ConvolutionalNeuralNetwork本文是对课程作业代码范例的复现，但也写了一些自己的理解和期间遇到的问题，如有写的不对的地方欢迎各位大佬指正。
老问题·2022-11-28 01:19
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