深度学习课程

RNN模型与NLP应用笔记(3)：Simple RNN模型详解及完整代码实现

同样本文参考了王树森教授的深度学习课程内容，感谢大佬们提供的帮助。
番茄炒狼桃·2023-09-14 08:00

情感分类（Sentiment Classification）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程情感分类（sentimentclassification）就是看一段文本，然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的东西，这是NLP中最重要的模块之一。
双木的木·2023-09-12 05:57

学期计划

学期计划一、学好校内课程内容，保证课程成绩二、在网站上跟着上完斯坦福开放的自然语言课程和深度学习课程三、看完自然语言处理综述以及弄懂统计学习方法书籍，进行实践，其中忘记或不懂的统计、代数知识及时进行补充四
敲可爱的小超银·2023-09-07 07:38

【李宏毅深度学习课程笔记--【1】】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、什么是机器学习二、本课程专注于深度学习总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、什么是机器学习机器学习就是在找一个函数：这个函数是人类写不出来的，但
all_about_fresh·2023-08-14 01:48

AI数学基础10——多个样本神经网络输入公式

本文是吴恩达深度学习课程第一门课3.4节的总结单个样本输出公式如下所示：当扩展到m的样本时，可以用for循环来实现多个样本的神经网络输出值计算，在《AI数学基础6——向量化（Vectorization）
LabVIEW_Python·2023-08-13 13:03

神经网络基础-卷积神经网络

本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒的课，推荐本文默认你已经大致了解深度学习的简单概念，如果需要更简单的例子，可以参考吴恩达老师的入门课程：http://study.163.
Dominic221·2023-08-10 06:09

卷积层参数量计算

今天在看Ng的深度学习课程之卷积网络，我发现视频最后计算参数量那张表格好像有点错误，而且好像有不少同学没弄懂怎么计算卷积层的参数量，那我就说一说吧。
Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

ChatGPT 原理解析：对ChatGPT的常见误解

本文目录：ChatGPT原理解析：对ChatGPT的常见误解ChatGPT原理解析：对ChatGPT的常见误解本文是台大李宏毅教授的深度学习课程的视频笔记。
搬码侠·2023-07-26 00:16

深度学习笔记 第四门课 卷积神经网络 第二周 深度卷积网络：实例探究

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。
湾区人工智能·2023-06-17 07:23

深度学习计算机视觉入门过程

计算机视觉入门过程(用时约为2个月）：一，理论学习1，复习了线性代数和概率论2，学习了python的numpy库和pytorch库的使用3，李飞飞cs213n课程视频4，吴恩达深度学习课程视频二.实践1
10_83ce·2023-06-07 15:16

【卷积神经网络】Lesson 4--人脸识别和风格转换

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月12日1.人脸识别1.1什么是人脸识别人脸识别大家都不陌生，最常见的例子就是上班打卡，不再是刷卡，而是朝着屏幕刷一下脸，门就开了
王小小小草·2023-06-07 01:27

【卷积神经网络】Lesson 3--目标检测

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月8日1.目标定位Objectlocalization1.1什么是目标定位明确下目标定位与检测的定义。
王小小小草·2023-06-07 01:57

吴恩达深度学习课程笔记（精华版）--2.卷积神经网络CNN和计算机视觉CV

本系列是编者学习吴恩达deeplearning.ai深度学习系列课程的笔记。编者有一定机器学习基础，也看过Andrew的机器学习课程。由于Andrew的课程非常通俗易懂，笔记中会省略那些帮助理解的例子、图形等，只把最终的观点、解释、结论和解决方案做整理，以供日后查看，另外编者也在某些地方，结合原版论文做出了一些批注和补充，所以称之为精华版。本篇是Course4，主要讲述卷积神经网络CNN的基础和应
Caucher·2023-04-20 20:12

深度学习笔记总结(1) 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)

针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。
致Great·2023-04-11 02:47

10 多层感知机

李沐大神动手学深度学习课程笔记简单学习笔记，详情请阅读https://zh-v2.d2l.ai/importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
Myrna_Q·2023-04-03 13:38

吴恩达深度学习课程笔记（精华版）--3.序列模型和自然语言处理NLP

本系列是编者学习吴恩达deeplearning.ai深度学习系列课程的笔记。编者有一定机器学习基础，也看过Andrew的机器学习课程。由于Andrew的课程非常通俗易懂，笔记中会省略那些帮助理解的例子、图形等，只把最终的观点、解释、结论和解决方案做整理，以供日后查看，另外编者也在某些地方，结合原版论文做出了一些批注和补充，所以称之为精华版。本篇是Course5，主要讲述递归神经网络RNN的基础和应
Caucher·2023-04-01 06:58

跟李沐导师：动手学深度学习！

根据读者的学习建议，Datawhale团队联系了李沐老师，将组织动手学深度学习课程的学习。
guangcheng0312q·2023-03-31 14:03

吴恩达 深度学习课程

为什么深度学习会兴起？如果深度学习和神经网络背后的基本技术理念已经有好几十年，为什么现在才突然兴起？数据量的急剧增加更快的计算能力神经网络算法的创新下面我们将介绍深度学习流行起来的主要因素，这会帮助你更好地运用到工作中去。我们首先来画一张图：传统机器学习算法.jpg水平轴代表完成任务的数据数量，垂直轴代表机器学习算法的性能，比如垃圾邮件过滤的准确率、广告点击预测的准确率，或是用于无人驾驶中判断其他
敲乔巧俏·2023-03-31 11:24

cs231n深度学习课程笔记——（两层）神经网络

摘要这是我学习了斯坦福大学的cs231n课程有关神经网络部分的学习笔记，是我对自己的知识的复习和自己编程过程中出错的问题总结。主要按照作业实现的思路进行总结。文中的图片都来自课程ppt，TODO代码90%是我自己编写，剩下的部分参考网上其他网友。neuralnetwork两层神经网络作业要求首先实现一个两层的简单神经网络。正向传播：需要注意的地方：由于使用的是softmax函数计算loss，所以需
TheMask_7f68·2023-03-11 12:07

决策边界绘制函数plot_decision_boundary()和plt.contourf函数详解

在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model,X,y)。
克里斯大炮·2023-03-11 07:11

深度学习笔记 第四门课 卷积神经网络 第三周 目标检测

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。
湾区人工智能·2023-03-08 21:30

台湾大学深度学习课程 学习笔记 lecture3-1 Recurrent Neural Network (RNN)

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。
scxyz_·2023-02-17 12:59

planar_utils.py和testCases.py源码

这是吴恩达深度学习课程的第一章的第三周的课后作业所需的线下文件，从github上搬运过来，免得花钱下载。希望对各位有所帮助。
qq_25892947·2023-02-17 05:14

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（2-2）-- 优化算法

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11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·2023-02-17 05:42

Andrew Ng 深度学习课程——改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

感谢AndrewNg的公开课1，这个博客主要是记录公开课的学习过程与理解。文章目录深度学习实用层面数据集偏差(bias)与方差(variance)参数的初始化正则化(regularization)Dropout其他正则化方法梯度消失/梯度爆炸问题梯度检查代码实现算法优化mini-batch梯度下降指数加权平均动量梯度下降法(Momentum)RMSprop(rootmeansquareprop)A
sinat_18131557·2023-02-07 13:58

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-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·2023-02-07 13:23

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-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·2023-02-07 13:53

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-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·2023-02-07 13:23

机器学习策略总结

内容是对吴恩达老师深度学习课程的第三课机器学习策略内容的总结。为什么要机器学习策略？
Andy9918·2023-02-07 10:29

吴恩达deeplearning.ai神经网络和深度学习(Ⅰ)(第一周-深度学习概论)

神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)目录神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)1.2什么是神经网络？1.3用神经网络进行监督学习1.4为什么深度学习会兴起？
一去不复返的通信er·2023-02-03 11:16

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

目录1.神经网络（NeuralNetwork）1.1.神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归（LogisticRegression）2.2.损失函数（LossFunction）2.3.梯度下降法（GradientDescen
你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

深度学习课程--ResNet 模型 + Inception模型的简单介绍

这里将会介绍近年来最火的模型ResNet模型-残差神经网络（2014）ResNet是因为对神经网络深度的观察，而提出的一个模型。之前人们观察到，为什么非常深度的网络在增加更多层的时候，表现会变差？按直觉，越深的网络理应效果更好，或者至少不变差。假设我们已经构建了一个N层的网络，实现了一定的精度，那么在这个基础上，再建立一层，即N+1层的网络模型，按理说，应该也会有差不多的精度，但是实际上，表现会更
jianafeng·2023-02-01 13:05

数据增强（Data Augmentation）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程大部分的计算机视觉任务需要很多的数据，所以数据增强（dataaugmentation）是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现。
双木的木·2023-01-30 13:55

吴恩达机器学习（一）——机器学习的定义及其主要类型

之前直接看吴恩达老师的深度学习课程，发现有很多看不明白的地方，所以还是从吴恩达老师讲的机器学习开始看，感觉自己真的基础知识太差了，很多东西都要慢慢补出来机器学习的定义定义搬运链接：link从广义上来说，
yangmishiwonvshen·2023-01-30 10:05

Ng深度学习课程-第一课第三周笔记摘要

浅层神经网络：一般地，输入层不算在总层数内。只考虑隐藏层和输出层的层数。这个是当输入是单一的训练样本时的计算过程，编程实现时也只是这四行代码。接下来是针对多个训练样本。即是在原来单列的基础上，再向后增加一列，每增加一个训练样本，就在a的后面增加对应的一列。垂直索引对应于神经网络中不同的节点，而水平索引对应于不同的训练样本。激活函数
bebr·2023-01-29 09:37

神经网络实践之初始化权重参数

前言在机器学习的应用层面中，已经了解了神经网络中的一些有关实践层面的一些参数包括方差，偏差，权重初始化，几种正则化的方法，和梯度检验等相关知识，本篇文章是深度学习课程的配套作业，将会通过代码实现深度学习应用层面的一些参数配置
此间不留白·2023-01-29 04:30

2022年10月我的观察记录

继续每天听《太傻天书》，已经超过5遍了；发布了Meta3D新版本后，继续推进讲解深度学习课程；开始转向Web3；找露营地主要靠圣灵的指引，感恩！
感谢我自己·2023-01-27 06:33

799页！吴恩达深度学习笔记.PDF

吴恩达深度学习课程，是公认的最优秀的深度学习课程之一，目前没有教材，只有视频，本文提供完整笔记下载，这本笔记非常适合和深度学习入门。
风度78·2023-01-27 02:19

深度学习理论总结（1）

本系列内容是在楼主学习吴恩达老师的深度学习课程后进行的总结，使用的程序软件为python。如有纰漏还请各位大佬指出，我将虚心接受。
殇银·2023-01-26 03:12

深度学习课程笔记（一）CNN 卷积神经网络

深度学习课程笔记（一）CNN解析篇相关资料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html首先提到WhyCNNforImage?
a1424262219·2023-01-25 11:01

李宏毅深度学习课程Spring2022作业1

文章目录目标任务描述数据评价标准Kaggle-Submission作业simplebaseline：1)Downloaddata2)Importpackages3）SomeUtilityFunction4）DatasetNeuralNetworkModelFeatureSelection(划分训练集、测试集、验证集的x、y)TrainingLoopConfigurationsDataloaderS
闪闪发亮的小星星·2023-01-23 11:07

门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程接下来我们将会学习门控循环单元（GatedRecurrentUnit），它改变了RNN的隐藏层，使其可以更好地捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题，让我们看一看。
双木的木·2023-01-22 07:25

深度学习 | 吴恩达深度学习课程2 Week1

Course2Week1编程作业1任务2初始化参数2.1数据2.2神经网络模型2.3初始化为零2.3.1代码2.3.2训练2.3.3预测2.4随机初始化2.4.1代码2.4.2训练2.4.3预测2.5抑梯度异常初始化2.5.1代码2.5.2训练2.5.3预测2.6总结3正则化3.1数据3.2代码3.3训练+预测4dropout4.1代码4.1.1前向4.1.2反向4.1.3主代码4.2训练+预测5
写代码的阿呆·2023-01-19 09:41

22张深度学习精炼图笔记总结

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。
小白学视觉·2023-01-18 23:25

【学习周报】深度学习笔记第二周

学习目标：吴恩达深度学习课程week2学习内容：梯度下降法（GradientDescent）计算图（ComputationGraph）逻辑回归中的梯度下降（LogisticRegressionGradientDescent
不要卷我啊·2023-01-18 08:54

在modelarts中创建mindspore环境,并安装mindvision,并进行深度学习训练(华为)

1.背景:华为在各大重点大学,都有基于mindspore的深度学习课程,常常会发放代金券供学生们实验并提交作业(我白嫖了NKU的)。
StackChan·2023-01-16 18:10

【深度学习 反向传播算法01】什么是反向传播算法？ （求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100
AD_钙·2023-01-16 10:21

深度学习笔记第一门课第四周：深层神经网络

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。
湾区人工智能·2023-01-16 06:58

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.
劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第二周神经网络基础作业

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本文题目来源：【中英】【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第二周测验吴恩达深度学习第一部分第二周作业打卡目录英文习题中文习题答案英文习题
passer__jw767·2023-01-14 09:11
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