深度学习课程

深度学习---TensorFlow学习笔记：搭建CNN模型

转载自：http://jermmy.xyz/2017/02/16/2017-2-16-learn-tensorflow-build-cnn-model/最近跟着Udacity上的深度学习课程学了一丢丢TensorFlow
Trent1985·2020-06-22 07:31

常规卷积,膨胀卷积,转置卷积之后的图像大小计算

1.概述看了吴恩达老师的深度学习课程，里面有提到卷积网络的大小计算方式，就记录一下，顺便以pytorch代码实现验证一下。
钱思惘·2020-06-22 03:09

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（4-4）-- 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移

吴恩达Coursera深度学习课程DeepLearning.ai编程作业（4-4）———-作者：大树先生博客：http://blog.csdn.net/koala_tree知乎：https://www.zhihu.com
大树先生的博客·2020-06-21 23:25

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（2-3）-- 超参数调试 和 Batch Norm

作者：大树先生博客：http://blog.csdn.net/koala_tree知乎：https://www.zhihu.com/people/dashuxianshengGitHub：https://github.com/KoalaTree2017年10月14日以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中，第二部分《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
大树先生的博客·2020-06-21 23:24

零基础入门深度学习（一）：用numpy实现神经网络训练

授课讲师|毕然百度深度学习技术平台部主任架构师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|刘威威内容来源|百度飞桨深度学习集训营本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学
Cry2engine·2020-06-21 18:26

深度学习基础课程

感谢大家的关注~(づ￣3￣)づ1.导论深度学习课程导论2.Python开发环境搭建Python开发环境搭建----安装开发软件Python开发环境---Window
Chile_Wang·2020-06-21 18:08

33万字！深度学习笔记在线版发布!

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，为满足手机阅读的需要，我将笔记做成了在线版，可以在手机上打开公众号收藏就能学习
湾区人工智能·2020-06-21 17:19

深度学习课程笔记》资料分享

《深度学习课程笔记》资料分享百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1L6ZoBAqSyr9e1m_aibd5pg提取码：jmus小松鼠分享的这本电子书名字为深度学习课程笔记，
xiaosongshupy·2020-06-21 14:26

NLP算法学习路线-自己整理

-经典算法吴恩达机器学习视频-113课时，每课时8-20分第二阶段吴恩达深度学习视频：176课时，每课时十分钟左右，以前的官方链接被哔哩哔哩下线了，我放一下别人搬运的链接吧，分五课：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课
万方名·2020-06-21 12:40

吴恩达深度学习课程笔记

这几天每天花了点时间看完了吴恩达的深度学习课程视频。目前还只有前三个课程，后面的卷积神经网络和序列模型尚未开课。课程的视频基本上都是十分钟出头的长度，非常适合碎片时间学习。
weixin_30348519·2020-06-21 09:28

Reinforcement Learning笔记(2)--动态规划与蒙特卡洛方法

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自udacity课件」动态规划动态规划是一个相对比较简单些的内容。
caoqi95·2020-06-21 08:54

第10篇 Fast AI深度学习课程——构建语言模型及文本情感分析

在学习了目标识别的网络构建与训练之后，我们总结一个模型的三元素为：数据、网络架构、损失函数。而采用的一般策略为迁移学习，即在已有的网络基础上，增加附加层；训练时首先冻结已有的网络的参数，训练附加层的系数；然后使用阶梯化的学习速率，训练整个网络。在本节及下节课程中，我们将学习神经网络在自然语言处理方面的应用，包括构建语言模型、文本的情感分析、机器翻译等。在这一部分，我们所使用的技术策略同目标识别的一
suredied·2020-06-21 07:57

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（1）-- 深度学习概述

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
红色石头Will·2020-06-21 07:40

Elam的吴恩达深度学习课程笔记（一）

记忆力是真的差，看过的东西要是一直不用的话就会马上忘记,于是乎有了写博客把学过的东西保存下来，大概就是所谓的集巩固，分享，后期查阅与一身的思想吧，下面开始正题深度学习概论什么是神经网络什么是神经网络呢，我们就以房价预测为例子来描述一个最简单的神经网络模型。假设有6间房屋的数据，已知房屋的面积，单位是平方英尺或者平方米，已知房屋的价格，想要找到一个函数，通过房屋的面积来预测房屋的价格。如下图所示要通
Elam_zfq·2020-06-21 04:39

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-week1-编程作业

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·2020-06-21 04:46

吴恩达刚公布的深度学习课程上线网易云课堂

（详情内容请点击《刚刚，我们详细对比了吴恩达和Udacity的深度学习课程，你们感受下...》）不过，这门课程上线一周之后，已经有网友将所
一点码客·2020-06-21 02:54

这是一份优美的AI信息图

>>>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。
weixin_34220834·2020-06-20 21:44

吴恩达关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议（附AI领域必读的10篇论文PDF）

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，
Charmve·2020-06-13 17:58

【一】零基础入门深度学习：用numpy实现神经网络训练

本课程是零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家实现从0到1的跨越。
Vax_Loves_1314·2020-06-04 19:34

Generative Adversarial Network (GAN)算法推导

前言：此文章是基于李弘毅老师的深度学习课程，与其说文章心得，倒不如说其为学习笔记。
uestcxbc·2020-05-07 00:56

吴恩达深度学习课程第三课笔记——结构化机器学习项目

文章目录第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第一周机器学习（ML）策略（1）（MLstrategy（1））1.1为什么是ML策略？（WhyMLStrategy?）1.2正交化（Orthogonalization）1.3单一数字评估指标（Singlenumberevaluationmetric）1.4满足指标和优化指标（Satisfici
solejay·2020-04-27 20:23

技术学习网站汇总

网页链接开发教程DeveloperLx翻译的raywenderlich上的macOS开发教程把你的iOSapp接入到macOS上去全栈学习网站廖雪峰的官方网站吴恩达深度学习课程ruanyf-全栈工程师培训材料全栈增长工程师指南泊学
不吃鸡爪·2020-04-13 16:11

Fastai深度学习课程的八大最佳实践

摘要：Fastai社区的JeremyHoward教授的《PracticalDeepLearningforCoders（第一部分）》八大最佳实践。去年九月，我参加了《PracticalDeepLearningforCoders（第一部分）》的课堂，由Fastai社区的JeremyHoward教授，它将于2018年1月份可在慕课网上线。经过七周的时间，我学会了很多技能：1.使用预训练模型构建世界一流的
阿里云云栖号·2020-04-08 00:16

Karpathy、贾扬清大神带队！伯克利开了个三天深度学习集训营

即将在加州大学伯克利分校举行的集训营，侧重点和已有的深度学习课程不同，更加侧重进阶和实战，从而能够在深度学习项目方面给学员完整的体验。
大数据文摘·2020-04-07 13:46

吴恩达深度学习课程笔记

详细笔记地址：http://www.ai-start.com/dl2017/这里只是做些自己的摘抄与理解写在前面吴恩达（英语：AndrewNg）是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。他还与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平台Coursera。吴恩达老师的机器学习课程可以说是入门机器学习的同学最先接触的课程，当然后续的deeplearning.ai是更深入的课程
uncle_ll·2020-04-04 23:54

cs231n深度学习课程笔记——（多层）神经网络

摘要在上一个作业中，我们实现了两层的简单神经网络，在计算loss和grad时实现很简单但没有体现模块化设计，在本次作业中我们将实现模块化编程，使得能够更方便的实现多层不同结构的神经网络。对于每个层，我们将实现“forward”和“backward”函数。“forward”函数会接收输入、权重和其他的参数并返回输出和“cache”，‘cache’中存储在“backward”中需要的数据。例如：def
TheMask_7f68·2020-04-03 00:32

Convolution Network and Application

吴恩达的深度学习课程中的卷积网络部分卷积网络使用卷积相当于提取图片的边缘特征，利用深度学习改变滤波器让其可以提取合适的特征。
JPlino·2020-04-02 19:05

用一个神经网络实现逻辑回归的分类

本文实际是学习吴恩达的深度学习课程作业的学习笔记。
小碧小琳·2020-04-01 14:08

1.2 神经网络基础1

2018.02.16-2018.02.18三天时间本人将陆续学习吴恩达（AndrewNg）教授的深度学习课程第一部分神经网络和深度学习第二周神经网络基础的内容，下面是该专题第一天的学习笔记：0.引言0.1
MaggieCh·2020-03-29 11:30

吴恩达计算机视觉：12堂课学习心得

RyanShrott编译|Sambodhi编辑|VincentAI前线出品｜ID：ai-frontAI前线导语：“最近，加拿大国家银行首席分析师RyanShrott在分享吴恩达在Coursera上发布的深度学习课程的前三门课的学习心得后
AI前线·2020-03-27 15:54

写给人类的机器学习 六、最好的机器学习资源

六、最好的机器学习资源原文：TheBestMachineLearningResources作者：VishalMaini译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览
布客飞龙·2020-03-27 02:01

12 个免费的 Deep Learning 在线学习网站

简评：介绍12个免费的深度学习课程，从基础到最新前沿全覆盖。本文以英文课程为主，中文去Udacity吧，财务部请给我打10块钱，蟹蟹·_·。
极小光·2020-03-26 23:35

论文 | 《Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization》DPCNN文本分类模型介绍

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~这篇主要是我这学期深度学习课程的作业，所以选了一篇NLP方向的简单学习一下。
与阳光共进早餐·2020-03-25 05:37

windows更改Jupyter Notebook工作的目录

因为最近学习深度学习课程，需要安装一个程序运行环境，选择了由群里的程序媛小姐姐推荐的Anaconda。
LY_85dd·2020-03-18 21:24

对于权重初始化的研究

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自udacity课件」权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。
caoqi95·2020-03-17 05:40

资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

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。具体将涉及卷积网络，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier/He初始化等，还提供医疗，自动驾驶
倔强_beaf·2020-03-15 21:24

深度学习入坑指南：来自七位大牛的意见

吴教授的深度学习课程到现在只放出三部分，也很简单，结果在试听阶段花了几天就看完了，拿了证，忘点取消订阅，一下刷了我好几百，瞬间想剁手。转念一想，就当是支持吴教授搞革命，瞬间就不心痛了。
坂本龙一·2020-03-15 20:45

吴恩达：为什么我要开设深度学习课程？

“不仅仅是谷歌，Facebook和亚马逊将在人工智能的未来扮演重要角色。”——吴恩达许多人已经被AI的可能性给吓到了。这不仅仅是因为拥有可怕技术的五巨头——Google、Facebook、Amazon、Microsoft和Apple已经成为人工智能的早期使用者。特斯拉(Tesla)首席执行官埃隆·马斯克(ElonMusk)也曾涉足自动驾驶汽车领域，但他一直是人工智能最坚定的批评者之一，称其会威胁人
智能观·2020-03-15 08:20

重磅|继吴恩达后，亚马逊AI主任科学家李沐上线“动手学深度学习”中文课程，全部免费！

好焦虑...作者|周翔编辑|鸽子上周二（8月29日），网易云课堂与吴恩达的Deeplearning.ai宣布达成合作，后者的最新深度学习课程“DeepLearningSpecialization”中文字幕版上线网易微课程
AI科技大本营·2020-03-13 22:42

Introduction to Deep learning

WX20170809-201529.png这是Ng吴恩达老师的全新Ai项目www.deeplearning.ai，早些已经学完他的ML课程，从此走了ML道路，现在开深度学习课程很开心这篇主要是介绍深度学习
多了去的YangXuLei·2020-03-10 13:03

从网易牵手吴恩达，看教育头部资源聚集大平台趋势

不久前，人工智能领域泰斗吴恩达推出了deeplearning.ai——基于Coursera的深度学习课程，而吴恩达deeplearning.ai中文版课程日前也在网易云课堂独家首发，同时网易公开课还将同步上线吴恩达访问国际互联网大咖的视频
刘旷·2020-03-08 21:43

资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

吴恩达老师对斯坦福CS230深度学习课程资源进行开放了，大家都知道吴恩达老师最出名的是他在coursera的机器学习课程，可以说让很多刚开始接触机器学习（ML）的小白入门该领域。
nanao3o·2020-03-07 03:06

机器学习的应用层面

测试集，训练集和验证集吴恩达深度学习课程课程2第一周学习笔记课程地址：https://mooc.study.163.com/learn/2001281003#/learn/announce深度学习的应用是一个高度迭代的过程
此间不留白·2020-02-18 23:56

深度学习课程知识点漏洞总结二

欠拟合原因欠拟合是模型在训练集没有学习到很好的特征，在训练集测试集表现都很差其中原因可能是1.数据集的特征表示过于简单，不能表示复杂的对应关系；2.模型的复杂性也过于简单，没有较强的学习能力3.为了避免过拟合，正则项系统过大，从而产生欠拟合普通卷积前后尺寸计算公式OutputSize=(InputSize-ConvSize+2xPadding)/Stride+1GRUGRU存在重置门、更新门以及候
Journeyfu·2020-02-18 19:31

Machine Learning Mastery 博客文章翻译：深度学习与 Keras

构建多层感知器神经网络模型如何在Keras中检查深度学习模型10个用于AmazonWebServices深度学习的命令行秘籍机器学习卷积神经网络的速成课程如何在Python中使用Keras进行深度学习的度量深度学习书籍深度学习课程你所知道的深度学习是一种谎言如何设置
布客飞龙·2020-02-12 18:43

（一，4NN-QI）卷积神经网络—吴恩达深度学习课程配套笔记

【第一章】神经网络基础目录：（一，1NN-QI）神经网络与深度学习（一、2NN-QI）改善深层神经网络（一、3NN-QI）结构化机器学习项目（一、4NN-QI）卷积神经网络（一、5NN-QI）序列模型，循环神经网络本篇内容为从神经网络基础到量化投资应用的第一章神经网络基础之第四节内容，主要介绍了卷积神经网络，卷积神经网络主要是作用在图片识别中的应用。下面介绍了什么叫卷积、卷积神经网络怎么搭建、卷积
小黄人的黄·2020-02-12 13:40

论文复现 | DPCNN文本分类模型实现及AG news数据集实验复现

模型本身结构比较简单，具体的实现是应深度学习课程邱锡鹏教授的要求，基于fastNLP这个框架来实现的，这个框架是邱老师团队为了简化NLP的编程而发布的，封装了一些dataloader，常见模型等，对于文本任务还是比较友好的
与阳光共进早餐·2020-02-12 01:52

Andrew Ng深度学习课程笔记阅读记录(5.1):序列模型

1.NLP中怎么表示一个句子中单个的词？做一个词典（遍历一遍训练集，找到前多少个常用词），one-hot表示这个词典中的每一个单词，如果遇到一个不在词典中的单词，就创建一个标记。2.如果使用标准神经网络做NLP问题，可能遇到的问题有：①输入数据和输出数据不一定有同样的长度，即使你可以通过pad让每个输入语句都达到最大长，但这不是一个好的表示方法。②这样的一个网络不能共享从文本的不同位置学到的特征。
yumiii_·2020-02-11 10:18

吴恩达深度学习课程笔记-10

04.卷积神经网络第二周深度卷积网络实例分析2.1&2.2经典网络经典的卷积神经网络包括：LeNet-5AlexNetVGG都是从解决分类任务的过程中发展出来的，下面逐个进行介绍。LeNet-5的特点：网络比较浅，参数量60K左右；一个或几个卷积层后加一个池化层，最后全连接层的设计模式成为典范；没有采用padding；激活函数采用sigmoid,tanh等；采用平均池化；AlexNet的特点：与L
tofengz·2020-02-01 23:00

吴恩达深度学习课程笔记-8

03.结构化机器学习项目第二周机器学习策略（二）2.1误差分析前面提到，对于模型错误率高于人类错误率的，可以采取误差分析等方法改进。比如，将分类模型分类错误的样本拎出来看看，找找主要原因，找找提升空间更大的改进方向，而不是自己瞎猜盲干。吴恩达老师给出的方法：抽取一部分模型出错的样本，比如100个，挨个查看分析原因，列一个表格统计不同原因下的样本数。图像原因1原因2...备注1√...2√3√√..
tofengz·2020-01-31 23:00
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