深度学习课程

Coursera 吴恩达 Andrew Ng，深度学习 deeplearning

我也特地把Ng的深度学习课程整理放
kurumi233·2020-06-29 03:27

吴恩达最新TensorFlow专项课程开放注册，你离TF Boy只差这一步

以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份Coursera新课中，吴恩达与谷歌大脑的LaurenceMor
小詹学 Python·2020-06-29 00:57

国内有哪些大学开了深度学习课程？

CSDN学院小编汇总了该提问下面的各楼层答案，目前开设深度学习课程的院校有：北京大学上海科技大学华中科技大学中国科学院大学复旦大学浙大研究生
weixin_34259232·2020-06-28 15:52

Andrew Ng(吴恩达)关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议

本博客总结了斯坦福大学CS230深度学习课程在YouTube上的演讲：对职业发展的一些建议以及阅读研究论文的方法，链接：https://www.youtube.
ronghuaiyang·2020-06-27 02:41

第14篇 Fast AI深度学习课程——超分辨与图像分割

一、超分辨超分辨指的是由低分辨率的图片获得高分辨率的图片。1.准备数据集数据集无需标注，将图像进行降采样即可获得配对的高低分辨率的图像。同样不需数据标注的应用场景还有：图像旋转、图像去噪、黑白图像着色等。为定义合适的Dataset，我们去fastai.dataset.py中找到一个和需求相接近的。其中有一个FilesDataset，其接受文件名，数据集的输入x为图像。我们继承该类，并覆写输出函数g
suredied·2020-06-26 16:21

第8篇 Fast AI深度学习课程——单目标识别与定位

一、前情回顾与课程展望本系列课程的第一部分——神经网络入门与实践已结束，在该部分的1-7课中，我们通过图像分类网络(包括多类别分类)、时间序列处理、影评数据情感分析(包括构建语言模型、协同滤波)等实例，学习了Fast.AI的API，熟悉了使用神经网络解决实际问题的流程，掌握了网络调参中的常用技巧，要点如下：1.迁移学习要得到一个可用的模型，其实并不需要从零开始，可以利用已在其他数据集上训练得到的网
suredied·2020-06-26 16:49

第12篇 Fast AI深度学习课程——DarkNet、GAN

本节课程将介绍很火的对抗生成网络。由于这一网络结构很新，目前(课程发布时，18年4月份)Fast.AI尚未提供相应的封装，因此需要使用Pytorch的数据结构来构建。在构建GAN之前，我们将在CIFAR10数据上，仅使用Pytorch的数据结构，构建结构较简单的Darknet，以展示利用Pytorch搭建网络的思路。一、Darknet1.数据准备下载后解压。由于train文件夹下各类数据都在一起，
suredied·2020-06-26 16:49

第11篇 Fast AI深度学习课程——机器翻译

在上节课程中，我们使用语言模型对IMDB影评进行了情感分析。对于语言模型而言，使用的神经网络是一个seq2seq的网络，即输入和输出均为序列；每输入一个单词，就需输出一个单词，因此输入输出的序列长度是一致的。对于影评分析，是一个由字词序列得到单一分类结果的网络，即为seq2one的网络。本节将介绍由法语到英语的机器翻译，该类型网络也是seq2seq，但与语言模型不同之处在于，其在读入整个字符序列后
suredied·2020-06-26 16:49

第4篇 Fast AI深度学习课程——深度学习在回归预测、NLP等领域的应用

前面几节叙述了卷积神经网络在图像分类中的应用，本节将描述深度学习网络在诸如回归预测、自然语言处理等领域的应用。主要内容如下：DropOut策略，以及Fast.AI附加层架构分析。结构化时间序列的处理与预测。IMDB影评倾向性分析。DropOut策略，以及Fast.AI附加层架构分析DropOut策略是一种避免过拟合的有效手段。在Fast.AI框架下，通过设置分类器构造函数的ps参数，来启用D
suredied·2020-06-26 16:48

第7篇 Fast AI深度学习课程——卷积神经网络的实现与改进

构造卷积神经网络本节将基于CIFAR-10数据，阐述卷积神经网络的构建过程。之所以选择CIFAR-10数据，是因为其数据集很小，而且其中的图片也很小，方便开发阶段的快捷测试。1.数据预处理classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')stats=(np.array([0.4914,
suredied·2020-06-26 16:48

第6篇 Fast AI深度学习课程——循环神经网络

本节将继续就前面课程中的应用实例介绍Fast.AI的具体实现，并深入介绍相关原理。主要内容包括：类型变量的内置矩阵含义分析。随机梯度算法的实现。循环神经网络（RNN）的原理与实现。一.使用PCA对类型变量的内置矩阵进行分析前面课程讲述了如何将类型变量映射为连续型向量。那么这些连续型向量又都表征了数据的什么特征呢？这可通过可视化技术进行分析。但由于向量维度可能太高，而我们至多只能在三维空间中
suredied·2020-06-26 16:48

第2篇 Fast AI深度学习课程——图像分类网络调优

在第一节课中，基于Dogsvs.Cats数据集，设置了一个ResNet34的网络，并通过学习速率选取方法，以及设置数据遍历次数为2，获得了一个准确率如下的网络：Epochtrn_lossval_lossaccuracy00.0520140.0283960.9910.0497610.0287050.9885本节将在上一节的基础上，通过若干参数的设定，提高所构造的分类网络的准确率。本节的主要内容有：数
suredied·2020-06-26 16:17

第3篇 Fast AI深度学习课程——卷积神经网络结构概论与多标签图像分类

第二节课中，讲述了提高图像分类网络准确率的若干手段，如数据修饰、学习速率重置、参数微调等。本节课将介绍卷积神经网络的基本架构，多标签图像分类，并演示如何将结果提交到Kaggle上。主要内容如下：如何悄没声儿地把自己挂在Kaggle竞赛的leaderboard上。如何对单一图像进行分类。卷积网络基本结构。多标签卫星遥感图像分类。向Kaggle提交结果1.生成测试集的各类别的概率log_preds,y
suredied·2020-06-26 16:17

第1篇 Fast AI深度学习课程——快速构建图像分类网络

本节课程将针对Kaggle竞赛中的Dogsvs.Cats，利用FastAI搭建一个图像分类器。视频课程对应的Notebook是lesson1.ipynb中的改变学习速率及之前的部分。主要内容是：利用FastAI搭建图片分类网络。如何选择学习速率。事实上，利用FastAI搭建网络，然后训练预测，是一件相对简单的事情，简单到只需要三行代码就可实现。data=ImageClassfierData.fro
suredied·2020-06-26 16:17

第0篇 Fast AI深度学习课程——搭建本地环境

接触深度学习已经接近1年，零零散散看了一些书目和教程。但真正面对实际问题时，心里还是很虚，总感觉无从下手。直到看到了一个公开教程FastAIdeeplearning，才发现利用深度学习解决实际问题，并不需要多复杂的知识体系。仅需像搭积木一样把已有的轮子堆叠起来，再加上一些tricks，就能得到一个看得过去的解决方案。工程嘛，先解决有无问题，后面才是万恶之源——无穷无尽地优化。FastAI的课程，秉
suredied·2020-06-26 16:17

因特理臻深度学习系统培训教程

因特理臻深度学习课程构成一个整体。课程模块设计承前启后，环环相扣，以神经网络为线索不断深入，用简单易懂的语言解读深度学习技术，有广度又有深度。
因特理臻-李炎·2020-06-26 12:31

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对于所有的像素，全部
qinjianhuang·2020-06-26 11:46

【改善神经网络】Lesson 3--超参数调试、batch正则化与程序框架

课程来源：吴恩达深度学习课程《改善神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年5月29日1.超参数调试1.1超参数至此，神经网络基本的超参数已经遇到了这些（按重要性分类）：第一重要：learningrate
王小小小草·2020-06-26 11:14

独家干货 | 吴恩达深度学习专项课程精炼笔记！

此课程广受好评，通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙，国外媒体报道称：吴恩达这次深度学习课程是迄今为止，最全面、系统和容易获取的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。
红色石头Will·2020-06-26 05:54

吐血整理！10 个机器学习教程汇总，爱可可推荐！

ChipHuyen是毕业于斯坦福大学计算机科学理学学士和硕士学位，在那里她创建并教授了《TensorFlow深度学习课程》。
红色石头Will·2020-06-26 05:23

资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

原文链接：点击打开链接摘要：在人工智能领域，深度学习的重要性不言而喻。各大高校纷纷推出具有自己特色的课程，斯坦福大学也不例外。在deeplearning.ai深度学习专项课程之后，吴恩达在斯坦福又开了一门学分课，这门课涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。在人工智能领域，深度学习的重要性不言而喻。各大高校纷纷推出具有自己特色的课程，斯坦福大学也不例外。在dee
qq_42154484·2020-06-25 23:37

感动！有人将吴恩达的视频课程做成了文字版 机器学习入门首推资料--吴恩达机器学习笔记分享

然后，就有了黄海广博士为首的一群机器学习爱好者发起了一个公益性质的项目：吴恩达机器学习和深度学习课程的字幕翻译以及笔记整理。
StrongerTang·2020-06-25 20:56

深度学习(coursera吴恩达深度学习课程笔记——神经网络与深度学习)

断断续续学了大概一学期，对于机器学习依然似懂非懂，最近在看吴恩达的深度学习，想着以写博客的方式来总结回顾一下，也便于自己之后复习，如果一些自己的理解有误的也希望有人能指出纠正，如果能得到网上大家的帮助或者鼓励当然就是最好了！1，什么是神经网络1.1单层神经网络下图是房价预测示例，根据房屋大小预测房屋价格。图中的×即为给定的房屋大小以及该面积下的价格，然后用一条曲线去拟合现有数据，这样，再给出一个新
吃辣椒的猪·2020-06-25 08:27

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (5-3) 序列模型和注意力机制--编程作业(一)：机器翻译

1.问题描述网络以各种可能格式（例如“1958年8月29日”，“03/30/1968”，“1987年6月24日”）写成的日期作为输入，并将它们转换成标准化的机器可读的日期（例如“1958-08-29“，”1968-03-30“，”1987-06-24“），让网络学习以通用机器可读格式YYYY-MM-DD输出日期2.模型介绍上图是注意力机制的模型，下图是每步注意力变量α的计算,该变量将用于计算每步输
晴天下雨下雪下冰雹·2020-06-25 02:17

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (5-3) 序列模型和注意力机制--编程作业(二)：触发字检测

1.数据处理可参考博客：https://blog.csdn.net/haoyutiangang/article/details/81231887https://blog.csdn.net/haoyutiangang/article/details/812318872.模型3.代码实践#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importnumpyasnpfrom
晴天下雨下雪下冰雹·2020-06-25 02:17

PaddlePaddle 技术心得笔记

看到百度的公众号上发布了PaddlePaddle的训练营课程后，本着不要钱就学知识的理念，加入到学习当中，刚开始觉得肯定是听不懂就凑个热闹得了，谁知道听课听的居然可以听懂，以往的深度学习课程难以理解，在这里可以让我懂得如何实现一个深度学习算法的功能
齐泽文的Blog·2020-06-25 00:27

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week3-测验

本文章内容：Coursera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(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization
帅金毛·2020-06-24 22:26

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week2-测验

本文章内容：Coursera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(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization
帅金毛·2020-06-24 22:26

深度学习课程-卷积神经网络

卷积神经网络计算机视觉计算机视觉（ComputerVision）的高速发展标志着新型应用产生的可能，例如自动驾驶、人脸识别、创造新的艺术风格。人们对于计算机视觉的研究也催生了很多机算机视觉与其他领域的交叉成果。一般的计算机视觉问题包括以下几类：图片分类（ImageClassification）；目标检测（Objectdetection）；神经风格转换（NeuralStyleTransfer）。应用
meihao5·2020-06-24 14:37

吴恩达深度学习课程第五课笔记——序列模型

文章目录第五门课序列模型(SequenceModels)第一周循环序列模型（RecurrentNeuralNetworks）1.1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）1.2数学符号（Notation）1.3循环神经网络模型（RecurrentNeuralNetworkModel）1.4通过时间的反向传播（Backpropagationthroughtime）1.5不同类型的
solejay·2020-06-24 12:19

深度学习课程集合

1.手推公示，对原理讲解的非常透彻https://space.bilibili.com/97068901机器学习https://github.com/shuhuai007/Machine-Learning-Session2.贪心学院NLP课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_41250910/category_9228045.html3.机器学习实验https://bl
a flying bird·2020-06-24 12:58

吴恩达深度学习课程笔记

lossfunciton：是单个例子相对于真实标签的误差costfunction：是整个数据集产生的lossfunction的总和，机器学习训练的过程中就是要不断的减小这个costfunciton逻辑回归几乎所有的初始化方式都有效，因为选择的损失函数是交叉熵，是一个凸函数。第四周深层神经网络核对矩阵的维度：第l层的权重w的维度应该为（n_[l],n_[l-1]),偏置为：（n_[l],1)。同理：
PCChris95·2020-06-24 11:35

这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。
夏日里的猫·2020-06-24 06:29

深度学习（神经网络）

温馨提示：或许笔者自己都没有搞太懂~参考课程：YUN-NUNG(VIVIAN)CHEN的深度学习课程参考书籍：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf
山林悠闲人·2020-06-24 02:35

吴恩达深度学习课程疑难点笔记系列-结构化机器学习项目-第1周&第2周

本笔记系列参照吴恩达深度学习课程的视频和课件，并在学习和做练习过程中从CSDN博主何宽和博客园的博主marsggbo分享的文章中得到了帮助，再此表示感谢。
黄水生·2020-06-23 20:17

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 2 Week 3 TensorFlow Tutorial

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且
hongbin_xu·2020-06-23 15:47

资源 | 给程序员，准入门级深度学习课程

这次的资源来自fast.ai推出的免费的入门级深度学习课程，该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型，门槛不能再低了。本次的系列课程共有两
csdn_csdn__AI·2020-06-23 14:26

Deep Learning（深度学习) 学习笔记（一）

前言：昨天看到微博上分享的深度学习视频，为上海复旦大学吴立德教授深度学习课程，一共六课时，视频地址点击打开链接。在此我结合其他资料，写点个人的学习笔记进行记录。
warrioR_wx·2020-06-23 13:09

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (2-3) TensorFlow Tutorial--编程作业

可执行源码：https://download.csdn.net/download/haoyutiangang/10496503TensorFlowTutorial1.探索TensorFlowlib库导包importmathimportnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.p
haoyutiangang·2020-06-23 13:02

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-2) 深度卷积网络：实例探究--课程笔记

本课主要讲解了一些典型的卷积神经网络的思路，包括经典神经网络的leNet/AlexNet/VGG,以及残差网络ResNet和Google的Inception网络，顺便讲解了1x1卷积核的应用，便于我们进行学习和借鉴。2.1为什么要进行实例探究神经网络有些是相通的，学习他人是如何构建神经网络的，对自己也是一个提升。经典神经网络LeNet-5：针对灰度图像，conv-pool-conv-pool-fc
haoyutiangang·2020-06-23 13:02

分享丨李飞飞、吴恩达、Bengio等人的顶级深度学习课程------斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感

斯坦福CS231n2017春季课程全公开，视频+PPT+英文字幕2017年08月16日21:11:43Dean0Winchester阅读数：5217全部课程视频（英文字幕）：http://t.cn/R9Dfnxn所有课程资料、PPT等：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html课程描述讲师和助教团队计算机视觉在我们的社会中已经无处不在，例如应用于搜索、图像理解
haoji007·2020-06-23 12:36

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（七）之超参数调试，Batch正则化和程序框架

超参数调试1.尝试不同的参数值而不要用坐标方格有3个参数就为立方体，更多参数更多维，道理都是一样的。下一步：假设蓝色小区域的效果比较好，则放大该区域，在其中更密集的选择点，重复此步骤，直至找到最优。2.为超参数选择合适的范围（1）对于n^[l]和L在范围内随机取值。（2）对于α：（3）对于β：3.组织超参数学习过程分为两种方式：（1）只照看一个模型（被称为熊猫模式），在缺乏计算资源时适用。（2）同
To_1_oT·2020-06-23 12:05

吴恩达深度学习——01神经网络和深度学习

本文主要是对吴恩达深度学习课程的第一个大章“神经网络和深度学习”进行了学习后的一个个人笔记记录和以及个人总结。
One__Coder·2020-06-23 10:15

重磅发布！吴恩达 AI 完整课程资源超级大汇总！

随着近些年来AI越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广AI教育，包括最前沿、最火爆的AI基础课程、深度学习课程等等。惠及全球超过500w的人工智能爱好者。“AI如何更好地入门与进阶？”
风度78·2020-06-23 07:37

零基础入门深度学习（三）：卷积神经网络基础之初识卷积

零基础入门深度学习授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|孙高峰内容来源|百度飞桨深度学习集训营出品平台|百度飞桨01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程
dadliao·2020-06-23 02:22

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程（转）

from:http://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/79136408hinton深度学习课程：https://www.coursera.org
cqychen·2020-06-23 00:03

吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目2

吴恩达深度学习课程笔记（三）：结构化机器学习项目2吴恩达深度学习课程笔记（三）：结构化机器学习项目2第二周机器学习（ML）策略（2）2.1进行误差分析2.2标签错误的数据2.3快速搭建你的第一个系统，并进行迭代
lovecencen1893·2020-06-22 23:58

吴恩达deeplearning.ai深度学习课程空白作业

  吴恩达deeplearning.ai深度学习课程的空白作业，包括深度学习微专业五门课程的全部空白编程作业（好吧，第3课并没有编程作业[滑稽]），经多方整理而来。
ccgcccccc·2020-06-22 20:47

深度学习课程笔记（十一）初探 Capsule Network

深度学习课程笔记（十一）初探CapsuleNetwork2018-02-0115:58:52一、先列出几个不错的reference：1.https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business
a1424262219·2020-06-22 10:08

机器学习资源分享

机器学习资源分享1.吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版原文链接：吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版黄海广博士的github：fengdu78(HuangHaiguang)·GitHub
Wilder_ting·2020-06-22 08:53
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他