吴恩达深度学习课程作业第16页

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络（1st week）

0参考资料[1]【中英字幕】吴恩达深度学习课程第四课—卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili[2]02-吴恩达深度学习系列课程/04卷积神经网络/PDFs·大大鹏/Bilibili资料-码云-开源中国

syphomn·2022-11-25 18:50

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络（2nd week）

0参考资料[1]大大鹏/Bilibili资料-Gitee.com[2]【中英字幕】吴恩达深度学习课程第四课—卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili[3]深度学习笔记-目录(ai-start.com)1

syphomn·2022-11-25 18:50

吴恩达深度学习课程笔记（一）—— 卷积神经网络基础

一、计算机视觉在运行神经网络对图像进行处理时，对于64*64大小的图像，图像就有12288个参数，而对于一张1000*1000大小的图像，参数更是多达300万个，假设隐藏层有1000个神经元，那么参数就是300万*1000个，300亿个参数，可想而知数据量过于庞大。为解决此问题，我们需要采用卷积计算。二、边缘检测①用神经网络的前几层来检测图像边缘，然后用后面的层检测特征，可以完成对一个完整物体进行

Echo_`·2022-11-25 18:19

卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（一）

一.卷积神经网络（一）1.1计算机视觉卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。1.2边缘检测示例如下图所示，原图是一个661的矩阵，卷积核是一个331的矩阵，经过卷积后得到一个441的矩阵。计算过程如下：|3|0|1|…………|1|0|-1||1|5|8|…*….….|1|0|-1|=3+1+2-1-8-2=-5|2|7|2|…………|

无乎648·2022-11-25 18:48

吴恩达深度学习课程笔记（初步认识神经网络）

吴恩达深度学习课程笔记1课程主要内容1.神经网络与深度学习介绍2.ImprovingDeepNeuralNetworks:超参数调整，正则化，优化方法3.结构化机器学习工程：比如如何分割训练集，比较集，

fuulish·2022-11-25 18:48

吴恩达深度学习03-2.910 端到端的学习

目录什么是端到端学习（end-to-endlearning）概念举例是否要使用到端到端学习什么是端到端学习（end-to-endlearning）概念简单来说，就是一项有很多中间步骤的任务摆在你面前，它需要对输入x做很多步的中间处理，然后得到目标y。而端到端学习则只学习x对于y的映射，即学习输入x，对应标签输出y，而不考虑中间的过程处理，仅仅通过学习映射的方式来将此任务解决。这样的好处就是省去了中

CtrlZ1·2022-11-25 09:30

深度学习课程自学笔记整理(二)——一些自己总结记录的结论和小tips等

笔记一：吴恩达深度学习课程自学笔记整理(一)深度学习的实践层面Train/Dev/Testsets只有训练集和测试集：七三分有验证集且总数量不多：六二二分有验证集且总数量很多-

yan_nLiiiiii·2022-11-24 11:45

《吴恩达深度学习》学习笔记003_浅层神经网络(Shallow neural networks)

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week3.html浅层神经网络(Shallowneuralnetworks)神经网络概述（NeuralNetworkOverview）公式3.1建立联系。图3.1.1:公式3.1：KaTeXparseerror:Expectedgroupafter'\right'atposition52:…d{array}\

Stark0x01·2022-11-24 05:38

【吴恩达深度学习笔记】1.3 浅层神经网络Shallow neural networks

第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)3.1神经网络概述（NeuralNetworkOverview）感觉这块没啥好记的3.2神经网络的表示（NeuralNetworkRepresentation）神经网络包括输入层（inputlayer）：包含输入特征x1,x2,...x_1,x_2,...x1,x2,...隐藏层（hiddenlayer）：训练

贪钱算法还我头发·2022-11-24 05:08

Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）

Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-classClassification&NeuralNetworks）文章目录Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python

Zzay_naw·2022-11-24 05:37

课程作业——一级倒立摆建模与控制方法优化

具体效果（B站）：https://www.bilibili.com/video/BV1Sp4y1D7ZH?pop_share=1****1、摆杆角度和小车所受外作用力的传递函数：*通过matlab仿真得到其根轨迹如图5-1：**图5-1校正前的根轨迹**由根轨迹判断出，该系统不稳定**通过根轨迹图选取临界稳定的值，通过限定K的范围（详细实现可见《Matlab与控制系统仿真实践》P223），选取临界

Kingsely-feng·2022-11-24 05:20

安装opencv-python遇到的问题及解决办法

由于本人是小白，课程作业为不限软件不限语言进行横缝检测，想通过opencv进行相应的图片处理，本文是在安装导入过程中遇到的问题及解决办法，谨以此文感谢我实验室大佬。

五十赫兹小透明·2022-11-24 00:02

吴恩达深度学习笔记——DAY4

目录一、神经网络的梯度下降二、随机初始化三、深层神经网络四、矩阵的维数五、参数VS超参数一、神经网络的梯度下降正向传播的方程：反向传播方程：二、随机初始化如果你要初始化成0，由于所有的隐含单元都是对称的，无论你运行梯度下降多久，他们一直计算同样的函数。这没有任何帮助，因为你想要两个不同的隐含单元计算不同的函数，这个问题的解决方法就是随机初始化参数。初始化如下：这里的0.01是为了使得产生的随机数数

qq_45948088·2022-11-24 00:18

吴恩达深度学习——DAY3

目录一、神经网络的表示二、神经网络的计算与输出三、激活函数四、修正线性单元的函数（ReLu）五、不选用线性函数一、神经网络的表示输入特征?1、?2、?3，它们被竖直地堆叠起来，这叫做神经网络的输入层。它包含了神经网络的输入；然后这里有另外一层我们称之为隐藏层，最后一层只由一个结点构成，而这个只有一个结点的层被称为输出层，它负责产生预测值。隐藏层：在一个神经网络中，当你使用监督学习训练它的时候，训练

qq_45948088·2022-11-24 00:17

吴恩达深度学习笔记——DAY2

目录一、梯度下降法二、向量化(Vectorization)三、Python中的广播（BroadcastinginPython）一、梯度下降法梯度下降法在测试集上，通过最小化代价函数（成本函数〉J(w,b)来训练的参数w和b，找到全局最优解，也就是代价函数（成本函数）J(w,b)这个凸函数的最小值点，这个函数含有两个参数w和b。二、向量化(Vectorization)向量化是非常基础的去除代码中fo

qq_45948088·2022-11-24 00:47

一、深度学习与神经网络

前言我之前的博客写过吴恩达老师的《机器学习》的教程及笔记，之前我一直都喜欢记在本子上，经常本子写满了之后就再去翻阅资料的时候找不到，吴恩达深度学习的视频我之前也看过也做了一些笔记，目前这段时间也比较有空就将一些学习过程的笔记记录下来方便自己以后查阅及学习

JockerWong·2022-11-23 23:12

【吴恩达深度学习编程作业】4.4特殊应用——人脸识别InvalidArgumentError: Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device ty

针对人脸识别中，运行到database就出错了。主要原因还是CPU支持的是NHWC，而吴恩达老师格式是NCHW。再则是因为K.set_image_data_format('channels_last')，这段代码改变了输入数据的形式。各段代码更新如下：主函数：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,ZeroPaddi

weixin_44177999·2022-11-23 15:20

吴恩达深度学习之二《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》学习笔记

一、深度学习的实用层面1.1训练/开发/测试集机器学习时代，数据集很小，可能100、1000、10000条，这种级别。可以按70%、30%划分训练集和测试集，训练后直接用测试集评估。或者按60%、20%、20%划分训练集(train)、验证集(dev)、测试集(test)，训练集上训练、验证集上验证调参，测试集上评估，这种划分对应于在80%训练集上做4折交叉验证。大数据时代，数据量可能是百万级这样

Umikaze_·2022-11-23 12:55

吴恩达深度学习：卷积步长

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卷积步长(StridedConvolutions)卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方

青竹aaa·2022-11-23 12:47

5.1 时序模型——循环神经网络RNN

吴恩达深度学习笔记——十三、第五课第一周：时序模型——循环神经网络RNN1时序模型简介1.1时序模型的用处1.2符号定义1.3如何表示一个句子里的词2循环神经网络RNN2.1简介RNN2.2反向传播2.3

lizhaoxinLZX·2022-11-23 06:46

（一、5NN-QI）：序列模型循环神经网络--吴恩达深度学习课程配套笔记

【第一章】神经网络基础这一篇从神经网络基础到量化投资应用（NN-QO）的第一章的最后一篇RNN。总结一下，第一部分内容主要讲了什么是神经网络，神经网络可以干什么，怎么构建神经网络、怎么优化神经网络、怎么修改神经网络、神经网络主要有哪几类、分别每一类可以做什么，怎么做。这一节主要讲了序列模型，常见的循环网络模型，LTSM和GRU的原理，以及在机器翻译、语音识别方面的应用。（一，1NN-QI）神经网络

小黄人的黄·2022-11-23 06:13

吴恩达深度学习笔记-循环神经网络(RNN) (第13课)

序列模型一、为什么选择序列模型二、数学符号三、循环神经网络四、穿越时间的反向传播五、不同类型的循环神经网络六、语言模型和序列生成七、新序列采样八、RNN神经网络的梯度消失九、GRU单元(门控循环单元)十、长短期记忆(LSTM)十一、双向RNN(BidirectionalBNN,BRNN)十二、深层循环神经网络十三、RNN为什么要使用Clipping？十四、解决梯度消失一、为什么选择序列模型序列模型

快乐活在当下·2022-11-23 06:12

基于MindSpore实现二次函数的拟合

基于MindSpore实现二次函数的拟合参考：https://blog.csdn.net/baidu_37157624/article/details/117315897注：此为本人智能控制课程作业，可能存在不对的地方请多多指教

我叫辰辰啦·2022-11-23 05:37

吴恩达深度学习1.2练习_Neural Networks and Deep Learning

Hayden112·2022-11-23 03:09

deeplearning.ai课程作业：Convolutional Neural Networks- Course 4 Week 1

deeplearning.ai课程作业：ConvolutionalNeuralNetworks-Course4Week1Part1ConvolutionalNeuralNetworks:StepbyStepWelcometoCourse4

Will_Ye·2022-11-23 00:52

deeplearning.ai课程作业：Course 1 Week 4

deeplearning.ai课程作业：Course1Week4含答案，不喜勿看！

Will_Ye·2022-11-23 00:51

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）小总结

笃谷·2022-11-22 21:06

吴恩达深度学习环境配置

Python：3.6.0TensorFlow：1.2.1Keras：2.0.7第一步：安装Anaconda，Anaconda下载页面：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section第二步：打开AnacondaPrompt，是Anaconda的终端，可以用Conda命令管理Python库并创建虚拟环境第三步：进入虚拟环境：dl中安装的p

CCCCCLC·2022-11-22 21:15

One shot learning-Siamese Networks

问题描述某个种类只有一张图片(神经网络在某类只有一张图片的时候预测该类的效果较差)(这样的训练图片集并不能够训练一个鲁棒性较好的神经网络)(当每次有新的类型进来，需要重新训练整个网络)解决方案:SiameseNetwork吴恩达深度学习视频中共提了两种

ystsaan·2022-11-22 17:54

（一）逻辑回归及其代价函数 --- 吴恩达深度学习笔记

逻辑回归—适用于二分类问题使用逻辑回归算法会得到的输出标签y，y在监督问题中全是0或者1，因此这是一种针对二分类问题的算法。给定的输入特征向量x和一幅图像对应，我们希望识别这是否是一张猫的图片。因此我们想要一种算法能够输出一个预测值，我们称之为y帽(yhaty^\widehat{y}y)，这代表对真是标签Y的估计。形式上讲yhat是当给定特定输入特征x时，预测标签y为1的概率。换种说法就是当x是一

奕星星奕·2022-11-22 11:07

ubuntu 18.04 安装PaddlePaddle GPU版本

版本一.安装cuda以及cudnn1.1安装cuda1.2安装cudnn二.安装PaddlePaddle2.1安装PaddlePaddle本文章写于2020年9月19日16:57分源于百度飞桨的目标检测课程作业

倾心Wen·2022-11-21 23:42

《人工智能》课程作业2

一.单选题（共16题，32分）1.(单选题,2分)不适合用产生式表示法表示的知识是（）A.由许多相对独立的知识元组成的领域知识B.可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作C.具有结构关系的知识D.具有经验性及不确定性的知识正确答案:C2.(单选题,2分)关于语义网络表示，以下继承中（）是不存在的。A.值继承B.左右继承C.默认继承D.如果需要继承正确答案:B3.(单选题,2分)（）表示“每个人都有

m0_53786621·2022-11-21 21:22

强化学习AI对下井字棋

基于TensorFLow2.0做了一个伪强化学习课程作业，可以实现两个人工智能不断对弈，并从中汲取经验，彼此对抗升级。最近事情比较多，直接把源码扔这供以后参考吧。

明湖小虾·2022-11-21 05:58

【吴恩达深度学习week4编程作业】

本文参考该播主实现，需要的文件在博主的文章里：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169这次我先记录我自己打代码时候的错误，最后把添加注释的代码放到最后；1.初始化参数b1在初始化b1的时候我发现我没有把b1初始化为参数为0的数组，并且维度设置的也不对，最后导致错误：Traceback(mostrecentcalllast):

无眠·2022-11-20 23:28

机器学习/深度学习资源下载合集（持续更新...）

文章首发于Github，若下载资源请跳转Github.文章目录1.视频：1.1.吴恩达老师机器学习课程：1.2.吴恩达深度学习课程：1.3.斯坦福CS231n:ConvolutionalNeuralNetw

强劲九·2022-11-20 22:59

Inception网络（Inception Network）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在这篇文章Inception网络模块（InceptionNetworkModule）中已经介绍了Inception网络组成模块的基本原理。

双木的木·2022-11-20 19:12

数字图像处理课程作业1-大米检测

写在最前这是我大学课程的数字图像处理的实验报告，代码大部分是从网上直接复制使用，小部分是我自己改写的（例如matplotlib的使用），可以直接运行。内容比较详细，但是希望大家能够先理解一下思路再使用，学习图像处理的思路最重要。1.实验目的:综合利用滤波、分割、图像分割、特征描述等知识，实现大米实际尺度、整精米的检测2.实验要求：检测出图中的碎米，并在相应的米粒上打上标志。3.实验分析：①米粒与背

ZHHHHHJ66·2022-11-20 18:48

《人工智能》课程作业5

一.单选题（共49题，39.2分）1.(单选题)中国农业4.0的核心内容不包括()。A.以信息和知识为生产要素B.加强农机化新技术的推广应用C.实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和工程化生产D.实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害预警正确答案:B2.(单选题)1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机

m0_53786621·2022-11-20 07:41

《人工智能》课程作业7

一.单选题（共30题，81分）1.(单选题)下面哪个逻辑等价关系是不成立的（）A.B.C.D.正确答案：C2.(单选题)我们常说“人类智能是智能回路的总开关”，即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度，下面哪一句话对这个观点的描述不正确A.机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能B.人类智能是机器智能的设计者C.机器智能目前无法完全模拟人类所有智能D.机器智能目前已经超

m0_53786621·2022-11-20 07:41

《人工智能》课程作业3

一.单选题（共16题，32分）1.(单选题,2分)以下关于合式公式的性质错误的是（）。A.(P∧Q)∧R≡P∧(Q∧R)B.P=>Q≡~P→~QC.P∨Q≡~P→QD.P=>Q≡~Q→~P正确答案:B2.(单选题,2分)运用消解推理规则的前提是（）。A.被作用的两个公式都是合取范式B.被作用的两个子句中存在互补对C.任意两个公式都可以运用消解推理D.必须符合假言推理、合并、重言式、空子句(矛盾)或

m0_53786621·2022-11-20 07:11

《人工智能》课程作业6

一.单选题（共3题，10.5分）1.(单选题)以下不属于智能体的体系结构的是()。A.慎思式体系结构B.自动式体系结构C.反应式体系结构D.复合式体系结构正确答案:B2.(单选题)关于线性回归，以下说法错误的是（）。A.线性回归是一种有监督学习算法B.线性回归能够求解直线（或超平面）拟合问题C.线性回归能够求解二次曲线拟合问题D.线性回归模型能够通过梯度下降策略训练正确答案:D3.(单选题)关于逻

m0_53786621·2022-11-20 07:32

数字图像处理课程作业二-车牌识别

写在最前这是我大学课程的数字图像处理的实验报告，代码大部分是从网上直接复制使用，小部分是我自己改写的（例如matplotlib的使用），可以直接运行。内容比较详细，但是希望大家能够先理解一下思路再使用，学习图像处理的思路最重要。1.实验目的:巩固和综合应用数字图像相关知识，实现车牌识别，提高分析问题和解决问题的能力2.实验要求实现车牌定位、车牌字符分割和光学字符识别等，最终组成牌照号码输出3.实验

ZHHHHHJ66·2022-11-20 02:38

深度学习基于LSTM的商品评论多分类实战

数据预处理1.查看、去除缺失值2.将汉字标签转换为数字3.去除标点符号，再进行分词，再去除停用词4.文本数据转换为向量三、LSTM建模1划分数据集2LSTM模型3模型训练4预测结构查看总结前言我的前面博客有吴恩达深度学习进行情感二分类分析的案例

一颗西柚子·2022-11-20 00:20

吴恩达深度学习笔记——结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）

深度学习笔记导航前言传送门结构化机器学习项目（MachineLearningStrategy）机器学习策略概述正交化（orthogonalization）评价指标数字评估指标的单一性满足指标与优化指标数据集划分数据集区分数据集划分比例什么时候改变指标/开发集/测试集人类表现贝叶斯水平-人类水平-机器学习水平biasandvariance（偏差和方差）深入理解“人类表现”超越人类表现总结：改善模型表

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 23:32

[转载]《吴恩达深度学习核心笔记》发布，黄海广博士整理！

红色石头深度学习专栏深度学习入门首推课程就是吴恩达的深度学习专项课程系列的5门课。该专项课程最大的特色就是内容全面、通俗易懂并配备了丰富的实战项目。今天，给大家推荐一份关于该专项课程的核心笔记！这份笔记只能用两个字形容：全面！课程概述关于该深度学习专项课程，编者非常推荐！它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大量的应用场景，涉及图像、语音、自然语言理解等各方面，还提供了一些工具函数、数

weixin_34010949·2022-11-19 22:59

吴恩达深度学习 | (16) 卷积神经网络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，本篇博客将介绍第四部分卷积神经网络专项的第一周课程：卷积神经网络。

CoreJT·2022-11-19 22:28

吴恩达深度学习课程 Class 1 Week 2 assignment2_2 学习记录

本系列会记录萌新博主学习吴恩达深度学习课程中踩过的各种坑，希望对和我一样的萌新起到借鉴的作用，有错误或不完善的地方还请大佬指正。

数字ic菜鸡·2022-11-19 22:27

吴恩达深度学习课程第一章第四周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.数据处理2.初始化神经网络参数3.前向传播3.1线性前向传播3.2非线性+线性前向传播3.3前向传播主控程序4.反向传播4.1线性反向传播4.2非线性+线性反向传播4.3反向传播主控函数5.损失函数6.预测函数三、测试总结声明本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深

麻衣带我去上学·2022-11-19 22:23

吴恩达深度学习C4W1（Pytorch）实现

问题描述此次作业需要处理的任务在之前的任务中出现过：完成一个多分类器，识别图像中手势代表的数字：与之前作业不同的是，需要在神经网络中加入卷积层（CONV）和池化层（POOL）,神经网络的大致结构为：CONV2D->RELU->MAXPOOL->CONV2D->RELU->MAXPOOL->FLATTEN->FULLCONNECTEDimporttorchimporth5pyimportnumpya

SheepTAO.C·2022-11-19 22:52

【Nan‘s 吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络

【Nan‘s吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks1.1计算机视觉(Computervision)边缘检测垂直边缘过滤器选择PaddingValid

Liareee·2022-11-19 22:22

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