吴恩达深度学习第5页

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

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 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

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

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

吴恩达深度学习之风格迁移

笔记来源：吴恩达深度学习4.6什么是神经风格转换？_哔哩哔哩_bilibili1输入输出风格迁移输入：内容（Content）图像C和风格（Style）图像S。

读思辨·2022-11-28 00:07

吴恩达深度学习第四课第四周人脸识别和神经风格转换

文章目录人脸识别one-shot学习siamesenetwork（计算相似度）tripletloss三元组数据集的选择人脸验证与二分类神经网络风格迁移内容+风格=新图片CNN特征可视化代价函数内容代价函数风格代价函数封装代价函数一维到三维卷积推广1D3D本文属于笔记的第一个版本，只记录了核心思想。人脸识别人脸识别和人脸验证问题，人脸验证通常验证一个人的照片与输入的id是否是同一个人，属于一对一问题

得克特·2022-11-28 00:32

吴恩达深度学习中文版笔记：人脸识别和神经风格转换

大数据文摘经授权转载作者：黄海广自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，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

深度学习世界·2022-11-28 00:01

吴恩达深度学习资料 Quiz+ 编程+ ppt+学习笔记（可jupyter笔记本实战）

网上有很多关于吴恩达深度学习的资源（视频，或者是编程的讲解）我找了很长时间，发现了可以进行自己应用jupyter笔记本进行编程的方式。

Phoenix 莫轻言·2022-11-28 00:31

吴恩达深度学习笔记-人脸识别与神经风格迁移(第12课)

人脸识别与神经风格迁移一、什么是人脸识别?二、One-Shotlearning三、Siamese网络四、TripletLoss五、面部验证与二分类六、什么是神经风格转换?七、什么是深度卷积网络?八、代价函数九、内容代价函数十、风格代价函数十一、一维到三维的推广一、什么是人脸识别?人脸验证问题：输入一张人脸图片和姓名(或者ID)，判断图片中的人是否是姓名指向的人，一对一问题。人脸识别问题：输入一张人

快乐活在当下·2022-11-28 00:22

吴恩达深度学习：从logistic回归到深层神经网络

注意：这篇文章需要有logistic回归基础，可以参考我的这一篇文章吴恩达机器学习：从单变量线性回归到Logistic回归1.神经网络概念首先我们要了解神经网络的形式，之所以被叫做神经网络，是因为它的工作原理和人的大脑神经相似。这是一个房屋预测的案例，我们输入房屋的大小，卧室的个数，邮政编码，财富，经过神经元的一系列计算，得到预测值price（房屋的价格）2.前向传播和反向传播1.1.前向传播假设

若能绽放光丶·2022-11-27 09:56

吴恩达深度学习之四《卷积神经网络》学习笔记

一、卷积神经网络1.1计算机视觉举了几个例子，可以完成什么样的任务最重要的是特征向量太大了，比如分辨率1000x1000的彩色图片，三个颜色通道，维数是3000000意味着隐藏层第一层参数是(3000000,n^[1])这样神经网络模型占内存太大了，是需要解决的问题1.2边缘检测示例卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，本节课以边缘检测为样例说明卷积是如何运算灰度值0到255，越小越深，越大越浅

Umikaze_·2022-11-25 20:53

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第三周目标检测（重点解析YOLO算法）

目录一、目标定位二、特征点检测（另一种思路）三、目标检测算法objectdetectionalgorithm四、卷积的滑动窗口实现五、BoundingBox预测（YOLO算法的精髓）六、交并比IOU七、非极大值抑制non-maxsuppression八、锚框AnchorBoxes九、YOLO算法十、候选区域Regionproposals一、目标定位二、特征点检测（另一种思路）标签特征点的顺序，在所

手可摘星辰不去高声语·2022-11-25 20:22

【学习笔记】吴恩达深度学习课程

课程知识点应用实例吴恩达深度学习1.1神经网络和深度学习-神经网络概论介绍神经网络的概念和深度学习近些年的发展。吴恩达深度学习1.2神经网络和深度学习-神经网络基础逻辑回归。识别图片是不是猫。

垚焱焱·2022-11-25 20:21

【deeplearning.ai】吴恩达深度学习课程笔记目录

二）LogisticRegression逻辑回归深度学习笔记（三）计算图及其导数运算方法深度学习笔记（四）Vectorization向量化深度学习笔记（五）BroadcastinginPython广播吴恩达深度学习

Mr.zwX·2022-11-25 20:17

卷积神经网络——吴恩达深度学习视频笔记四

1.卷积：一个f*f（通常是奇数，便于实现same卷积，而且有卷积中心）的滤波器（也称作“核”），作为系数与图像数字相乘，每次移动步长s，得到新的(n-f+2ps+1)*(n-f+2ps+1)（向下取整）图像(p为padding数量，填充，是为了不忽略图像边缘，也防止图像一直变小，在图像边缘填充的0)。这个过程是卷积运算。1.1边缘检测：以水平检测为例：可以使用这样的滤波器[-1-1-100011

whuissyxa·2022-11-25 20:15

吴恩达深度学习教程——中文笔记网上资料整理

吴恩达深度学习笔记整理内容为网上博主博文整理，如有侵权，请私信联系。课程内容：Coursera：官方课程安排（英文字幕）。

Star·端木·2022-11-25 20:11

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

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

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

Hayden112·2022-11-23 03:09

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

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