Keras教程在此作业中，你将：学习使用Keras，这是一种高级神经网络API（编程框架），采用Python编写，并且能够在包括TensorFlow和CNTK在内的几个较低级框架之上运行。了解任何在几个小时内构建深度学习算法。我们为什么要使用Keras？开发Keras的目的是使深度学习工程师能够快速构建和实验不同的模型。正如TensorFlow是一个比Python跟高级的框架一样，Keras是一个

残差网络你将学习如何使用残差网络（ResNets）构建非常深的卷积网络。理论上讲，更深的网络可以表现更复杂的特征。但实际上，他们很难训练。引入的残差网络使你可以训练比以前实际可行的深层网络。在此作业中，你将：实现ResNets的基本构建块。将这些模块放在一起，以实现和训练用于图像分类的最新神经网络。这项作业将使用Keras完成。importnumpyasnpimporttensorflowastf

卷积神经网络的应用在此笔记本中，你将：实现模型构造所需的辅助函数使用TensorFlow实现功能全面的ConvNet完成此作业后，你将能够：用TensorFlow构建和训练ConvNet解决分类问题1TensorFlow模型在上一项作业中，你使用numpy构建了辅助函数，以了解卷积神经网络背后的机制。实际上现在大多数深度学习的应用都是使用编程框架构建的，框架具有许多内置函数，你可以轻松地调用它们。

自动驾驶-车辆识别本次作业你将学习使用YOLO模型用于目标检测。YOLO的两篇论文涵盖了此笔记本中的许多内容：Redmonetal.,2016(https://arxiv.org/abs/1506.02640)以及RedmonandFarhadi,2016(https://arxiv.org/abs/1612.08242).你将学会：在车辆识别数据集上使用目标检测处理边界框importargpar

吴恩达深度学习第二课知识总结（一）仅供自己记录整理1.1训练，验证，测试1.2偏差，方差偏差：欠拟合训练集错误率50%，验证集错误率50%方差：过拟合训练集错误率1%，验证集错误率50%1.3机器学习基础训练神经网络的方法

文章目录深度学习概论1.关于深度学习2.什么是神经网络3.用神经网络进行监督学习3.1神经网络应用实例3.2结构化数据和非结构化数据深度学习概论1.关于深度学习深度学习是一种机器学习方法，他改变了传统互联网业务，也便利了人们的生活。深度学习指的是训练神经网络。深度学习允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)，通过深度学习来训练模型以预测输出。为什么深度学习会崛起呢？

本文是记录在学习吴恩达老师深度学习的课程中，自己对其中一些知识的理解和相关推导，如有错误希望各位前辈指教。1.9Normalizingtrainingsets在视频中出现了归一化的方法：（注意：该归一化方法是将原始数据转化为均值为0，方差为1的分布）第一步：零均值化（中间坐标显示）第二部：单位方差（最右坐标显示）对于其中为什么极其疑惑，搜索了很多网站，发现公式应为。为什么能够将方差变为1？1.11

文章目录一、题目描述二、编程步骤1.引入库2.训练数据准备2.逻辑回归完成二分类3.构建隐藏层数量为1的神经网络3.1公式推导3.2初始化3.3激活函数3.4正向传播3.5反向传播3.6计算loss3.7预测函数3.8主控函数4运行总结一、题目描述二、编程步骤1.引入库  这次编程作业涉及到的库与上次作业基本相同，主要是numpy和matplotlib。2.训练数据准备  我们可以根据numpy库

文章目录前言一、题目描述。二、相关库三、编程步骤1.数据预处理2.模型的封装3.模型的调用4.结果展示总结前言  本人处于初学阶段，编程能力有限，代码的编写参考了网上的大神。一、题目描述。  我们需要训练得到一个逻辑回归分类器来对图片进行二分类（是猫和不是猫），通过正向传播和反向传播来对参数进行优化。官方网站给出的题目形式是填空编程，这里我将给出完整的代码，可能和官网上的有些出入，但是大致相同。二

对注意力机制的理解也是算法面试经常提及的一道基础面试题，在这篇博文里我们汇总吴恩达深度学习视频序列模型3.7和3.8以及台大李宏毅教授对AttenionMechanism以及相关参考文献对注意力机制给出详细的介绍的解释

学习目标：吴恩达深度学习课程《神经网络与深度学习》浅层神经网络深层神经网络机器学习十大算法线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法GradientBoost和Adaboost

研究生周报（第七周）学习目标吴恩达深度学习课程正则化梯度检验归一化处理多种梯度下降算法学习时间6.19～6.25学习产出Python代码github记录正则化L2正则化用于避免过拟合minw,bJ(w,

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.使用的数据2.mini-batch处理数据集3.mini-batch梯度下降法4.momentum梯度下降方法5.Adam优化算法6.主控模型7.测试结果7.1未使用mini-batch的梯度下降法7.2使用mini-batch的梯度下降法7.3momentum梯度下降法7.4Adam优化算法总结声明  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

大数据文摘作品作者：魏子敏、龙牧雪就像今天在每一所理工院校的图书馆，都能找到几台正在播放吴恩达深度学习课程的电脑，10年前，在每一栋理工院校的宿舍楼里，都能看到几本被放在枕边的《数学之美》。

优化算法到目前为止，你一直使用梯度下降来更新参数并使损失降至最低。在本笔记本中，你将学习更多高级的优化方法，以加快学习速度，甚至可以使你的损失函数的获得更低的最终值。一个好的优化算法可以使需要训练几天的网络，训练仅仅几个小时就能获得良好的结果。梯度下降好比在损失函数JJJ上“下坡”。就像下图：损失最小化好比在丘陵景观中寻找最低点在训练的每个步骤中，你都按照一定的方向更新参数，以尝试到达最低点。符号

深度神经网络应用–图像分类你将使用在上一个作业中实现的函数来构建深层网络，并将其应用于分类cat图像和非cat图像。希望你会看到相对于先前的逻辑回归实现的分类，准确性有所提高。完成此任务后，你将能够：建立深度神经网络并将其应用于监督学习。1安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。numpy是Python科学计算的基本包。matplotlib是在Python中常用的绘制图形的库。h5py是

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese网络（Siamesenetwork）实现了这个功能。

笔记已免费上传https://download.csdn.net/download/fangjiayou/85431944为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？首先，深

用1层隐藏层的神经网络分类二维数据现在是时候建立你的第一个神经网络了，它将具有一层隐藏层。你将看到此模型与你使用逻辑回归实现的模型之间的巨大差异。你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元，例如tanh计算交叉熵损失实现前向和后向传播1-安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。numpy是Python科学计算的基本包。sklearn提供了用于数据挖掘和

时隔三个月终于有时间更新了…在ppt的夹缝中练习。期待圣诞节！！！卷积神经网络：StepbyStep1-导入相关包2-作业大纲3-卷积神经网络3.1-零填充3.2-单步卷积3.3-卷积神经网络-前向传播4-池化层(PoolingLayer)4.1-前向池化5-卷积神经网络的反向传播(可选)5.1-卷积层反向传播5.1.1计算dA5.1.2计算dW5.1.3计算db5.2-池化层反向传播5.2.1最

吴恩达深度学习笔记P3用神经网络进行监督学习P4深度学习的兴起P7二分分类P8logistic回归P10梯度下降法P14使用计算图求导P16批量梯度下降P17向量化P21广播机制P22关于numpyP24logistics

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/C5W2作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。Operationsonwordvectors（词向量的操作）Welcometoyourfirstassignmento

(1)Supposeyoulearnawordembeddingforavocabularyof10000words.Thentheembeddingvectorsshouldbe10000dimensional,soastocapturethefullrangeofvariationandmeaninginthosewords.[A]True[B]False答案：B解析：注意和one-hot的区

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：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第二周作业Optimizationmethods

勘误：2021年12月10日12:46:21：纠正了三、反向传播模块中线性反向传播的问题。db不应该断言其为一个实数，只要其保持与b.shape相同的维度就好了，也不需要对其进行降维，否则对后边实战会有影响。总代码也已经更新。2022年1月30日09:25:43：初始化L层神经网络(第三大点的第1续爱短板的1.2有误。我写错了bi的初始化。没使用0来初始化。且在初始化W时候的方式使用了"Heini

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习学习链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业Planardataclassificationwithonehiddenlayerplt.scatter

2021年11月26日10:48:12更新1：纠正了文章中的内容改正了有问题的代码完整的更新及其思想见Course1-第二周编程错误点更新与思考.pdf（免费下载），欢迎指正！以下为文章内容学习链接：[【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第二周作业](https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509)文

1、One-shotlearning人脸识别往往每个人只有一张照片，因此不应该用卷积神经网络配合softmax训练。应该选择学习Similarity函数。详细地说，你想要神经网络学习这样一个用表示的函数，(1,2)=，它以两张图片作为输入，然后输出这两张图片的差异值。所以在识别过程中，如果这两张图片的差异值小于某个阈值（它是一个超参数），那么这时就能预测这两张图片是同一个人，如果差异值大于，就能预

目录1、目标定位2、特征点检测3、目标检测4、IoU（Intersectionoverunion）5、非极大值抑制（Non-maxsuppression）6、AnchorBoxes7、语义分割（SemanticSegmentation）8、转置卷积(transposedconvolution)或反卷积(deconvolution)9、上采样和下采样上采样1、目标定位图片分类—>目标定位—>目标检测

前言这篇博客主要记录"吴恩达depplearning系列课程"第二周编程作业代码+自己的补充理解的相关内容，以作为学习记录。学习过程中借鉴了各位大佬的代码，想要追根溯源的朋友可以看这几位大佬的博客：大树先生的博客(英文版)，何宽（中文版）作为初学者，本文的代码是自己当前能做到的”终极满意缝合怪“，同时部分原搬的代码也加了很多注释，便于理解。目录编程练习环境：Pycharm2017.1/python

前言这篇博客主要记录"吴恩达depplearning系列课程"第三周编程作业代码+自己的补充理解的相关内容，以作为学习记录。学习过程中借鉴了各位大佬的代码，想要追根溯源的朋友可以看这几位大佬的博客：大树先生的博客(英文版)，何宽（中文版）作为初学者，本文的代码是自己当前能做到的”终极满意缝合怪“，同时部分原搬的代码也加了很多注释，便于理解。目录编程练习环境：Pycharm2017.1/python

虽然申请书的ddl临近，但还是先写写编程作业…编程作业的代码用的是tf1，而我的环境为tf2，所以TensorFlow入门TensorFlow教程1-探索Tensorflow库1.1-线性函数1.2-计算Sigmoid函数1.3-计算成本(Cost)1.4-使用OneHot编码1.5-用0和1初始化2-用Tensorflow构建你的第一个神经网络2.0-问题声明:SIGNS数据集2.1-创建占位符