深度学习课程第3页

pytorch基础（七）：卷积层的使用torch.nn.Conv2d和torch.nn.Conv1d

另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识上图就是一个多过滤器（过滤器也被

麻衣带我去上学·2023-01-14 06:21

NLP学习笔记（三）- 李沐老师《动手学深度学习》

准备开肝李沐老师的《动手学深度学习》《动手学深度学习》链接：http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/课程：课程安排-动手学深度学习课程B站视频：https

bit熊·2023-01-12 11:22

【深度学习】02-01-机器学习任务攻略-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

02-01-机器学习任务攻略FrameworkofMLGeneralGuideLargeLossonTrainingDataSolution1:ModelBias（MakeYourModelComplex）Solution2：OptimizationIssueWhichOne?GainingtheinsightsfromcomparisonStartfromshallowernetworks(or

暖焱·2023-01-11 20:04

元学习概述（Meta-Learning）

笔者挑选了经典的paper详读，看了李宏毅老师深度学习课程元学习部分，并附了MAML的代码。为了通俗易懂，

一只工程狮·2023-01-11 06:15

入门元学习（Meta-Learning）（附代码）2021-07-01

笔者挑选了经典的paper详读，看了李宏毅老师深度学习课程元学习部分，并

myWhaleSon·2023-01-11 06:40

吴恩达深度学习课程第四章第二周编程作业(pytorch实现)

文章目录前言一、问题描述二、前置知识和模型架构1.残差网络的基本知识2.模型架构二、编程实现1.Dataloader加载数据2.残差块的封装3.残差网络ResNets4.主控函数四、结果前言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经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第二周作业这篇博客，对其代码实现了复现，但是原博客中代码使用的是te

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:04

吴恩达深度学习课程第五章第二周编程作业(pytorch实现)

文章目录前言一、词向量运算1.数据准备2.余弦相似度3.词类类比二、表情生成器V1三、表情生成器V21.构造嵌入层embedding_layer2.Dataloader3.构造LSTM4.模型训练5.实验结果前言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经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器这篇博客

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:04

吴恩达深度学习课程第二章第三周编程作业(pytorch实现)

文章目录声明一、问题描述二、编程实现1.加载数据集2.使用mini-batch3.利用pytorch搭建神经网络3.1利用torch.nn简单封装模型3.2定义优化算法和损失函数4.整体代码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经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第三周作业这篇博客，对其代码实现了复现，但是原博客中代码使用

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:03

吴恩达深度学习课程第二章第一周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.数据2.参数初始化2.1初始化参数为02.2参数随机初始化2.3抑梯度异常初始化2.4主控函数2.5测试结果对比2.5.1初始化为02.5.2随机初始化参数2.5.3抑梯度异常初始化3.模型正则化3.1未使用正则化3.2L2正则化3.3dropout正则化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经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:33

目标检测-锚框概念和代码实现

前言经历过图像分类后，进一步的就是更复杂的目标检测了，从这一章开始，将会不断记录图像目标检测中的学习经历，其中大多数思路以及代码来源，来自于李沐的动手学深度学习课程，不过在这里，我会尽可能不用d2l的库

TOPthemaster·2023-01-10 11:25

No module named ‘matplotlib_inline‘

在李沐老师的动手学习深度学习课程中，线性回归的从零开始实现这一节的代码中，遇到以下问题：Nomodulenamed"d2l"解决方法：在AnacondaPrompt进入对应的虚拟环境，然后输入以下命令pipinstalld2l-ihttps

2791tianxingjian·2023-01-09 15:52

吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815从去年

是小李呀~·2023-01-09 00:46

深度学习课程项目

文章目录多元线性回归的随机梯度方法代码效果原理实值函数线性模型实值函数线性基函数模型linearbasisfunctionmodel实值函数线性基函数模型求导的矩阵形式解derivation实值函数线性基函数模型参数求解的解析解closedformsolution向量值函数广义线性模型TipsKNN识别CIFAR101NN代码效果KNN代码效果多元线性回归的随机梯度方法代码importnumpya

GarveyMui·2023-01-08 09:16

吴恩达深度学习课程自学笔记整理(一)——一些自己总结记录的结论和小tips等

注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习和深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。一些基础逻辑回归的代价函数：L(y^,y)=−ylog⁡(y^)−(1−y)log⁡(1−y^)L(\hat{y},y)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(

yan_nLiiiiii·2023-01-08 07:12

深度学习课程笔记——回归、精灵宝可梦案例

目录1RegressionCase1.1CurrentCase1.1.1Senario1.1.2Task2RegressionSteps2.1DesignAModel2.2GoodnessOfFunction2.2.1ErrorSurface2.3BestFunction2.3.1GradientDescent3ModelSelection4RedesignTheModel4.1Backtoste

chelsea_tongtong·2023-01-08 07:38

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

文章目录一、序列标注二、全连接神经网络三、Window四、Self-Attention自注意力机制4.1简介4.2运行原理4.3QKV五、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制5.1运算原理5.2PositionalEncoding六、其他应用6.1语音识别6.2图像处理6.3CNN与Self-Attention的比较6.4RNN与Self-Attention的比较6.5S

WSKH0929·2023-01-07 09:09

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

04-01-自注意力机制Self-attention模型输入文字处理语音处理Graph模型输出类型一：一对一（SequenceLabeling）类型二：多对一类型三：多对多（由模型自定seq2seq）一对一类型：序列标注问题-无上下文信息序列标注问题-解决方法一：滑动窗口相邻向量信息序列标注问题-解决方法二：Self-attentionSelf-attention如何保证每个输出都能分析所有输入上

暖焱·2023-01-06 20:24

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - 各式各样神奇的自注意力机制（Self-Attention）变型

文章目录一、Self-Attention各式各样的变型二、Howtomakeself-attentionefficient？三、Notice四、LocalAttention/TruncatedAttention五、StrideAttention六、GlobalAttention七、ManyDifferentChoices八、CanweonlyfocusonCriticalParts?8.1Clus

WSKH0929·2023-01-06 20:21

零基础入门深度学习：自然语言处理的变迁

个人博客导航页（点击右侧链接即可打开个人博客）：大牛带你入门技术栈课程介绍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，帮助大家在深度学习领域实现从0到1

JKX_geek·2023-01-03 18:19

第十八周学习周报（20180702-20180708）

第十八周学习周报一、本周学习情况1、学习了李宏毅老师的深度学习课程2、学习了caffe的源码3、做识别猪模型需要的数据二、学习笔记caffe中训练自己数据集的步骤：1、数据准备在caffe/data下新建

viqsoul·2023-01-02 18:47

python深度学习图像处理CSV文件分类标签图片到各个文件夹

CSV文件分类标签图片到各个文件夹导入库读取csv文件读取并分类图片文件分为测试集、训练集、验证集、和train_validpython深度学习图像处理CSV文件分类标签图片到各个文件夹最近在学习沐神的深度学习课程

Aries_Ro·2023-01-02 14:36

【序列模型】第一课--循环序列模型

课程来源：吴恩达深度学习课程《序列模型》笔记整理：王小草时间：2018年4月28日吴恩达的课程一直是我深爱喜绝的，深入浅出，10分钟可以讲完一个可能要一个小时或者半天理解的知识点，并且讲得老少都懂，男女皆晓

王小小小草·2023-01-02 10:28

深度学习环境搭建-整理参考链接

1、李沐深度学习课程安装动手深度学习–windows环境安装李沐《动手学深度学习》学习笔记（2）windows10下的环境配置李沐动手学深度学习视频教程环境配置2、Windows搭建gpu或者cpu版本的

码农小C·2022-12-31 15:19

github标星8331+：吴恩达深度学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）...

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，star数达到8331+，曾经有相关报道文章。

机器学习算法那些事·2022-12-31 12:10

计算机视觉与深度学习课程记录

**计算机视觉与深度学习课程记录1.图像分类与线性分类器1.1线性分类器1.2损失函数1.3参数优化1.4数据集2.全连接神经网络2.1多层感知器2.2激活函数2.3损失函数2.4优化算法2.5训练过程

LYpokerface·2022-12-31 11:43

负采样（Negative Sampling）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在Word2Vec文章中，我们见到了Skip-Gram模型如何构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何学到一个实用的词嵌入（wordembedding

双木的木·2022-12-31 10:32

NLP系列（一）pkuseg-python：一个高准确度的中文分词工具包

原创致GreatChallengeHub#深度学习课程8#学习利器5编辑文章1简介pkuseg-python简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。

致Great·2022-12-30 21:39

计算机视觉与深度学习-前言

以下内容是自己学习北京邮电大学鲁鹏副教授计算机视觉与深度学习课程（A02）的一些笔记，笔者能力有限，如有错误还望各位大佬在评论区批评指正。先贴一下课程的官网：CV-XUEBA1、什么是计算机视觉？

NanKom·2022-12-30 07:17

No module named ‘matplotlib_inline’ 问题解决

在李沐老师的动手学习深度学习课程中，线性回归的从零开始实现这一节的代码中，遇到以下问题：目录1.d2l包安装2.在利用fromd2limporttorchasd2l从d2l包导入torch时，出现报错：

1975_Jane·2022-12-29 23:53

【Bug解决】COLAB中No module named ‘matplotlib_inline’ 问题解决

在李沐老师的动手学习深度学习课程中，实现经典卷积神经网络LeNet，在Colab运行中遇到以下问题：Nomodulenamed‘matplotlib_inline’在colab中添加代码，本质上matplotlib_inline

cxxx_1·2022-12-29 23:49

【深度学习】03-04-Spatial Transformer Layer（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

03-04-SpatialTransformerLayer（选修）不变性为什么CNN有transitioninvariant?1卷积2池化CNN并不是完全transitioninvariantCNN有不完全transitioninvariant无scalinginvariant无rotationinvariantSpatialTransformerLayerSTL概览STN如何实现Transfor

暖焱·2022-12-29 15:21

在google cloud上部署的jupyter notebook用gpu跑一遍yolov2算法进行物体检测及yolo.h5文件的生成(三)

上一篇中讲了如何在googlecloud中部署jupyternotebook,这一篇就用它来测试一下tensorflow-gpu的实际运行效果怎么样.本文数据来源和内容均来自吴恩达博士的cousera深度学习课程

赤道6号转向发动机·2022-12-29 12:09

基于RNN的NLP机器翻译深度学习课程 | 附实战代码

作者|小宋是呢来源|CSDN博客深度学习用的有一年多了，最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署，将包括以下内容：（更新ing）NLP机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念）NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNNbase）NLP机器翻译深度学习实战课程·贰（RNN+Attentionb

AI科技大本营·2022-12-28 14:02

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_1笔记

salahuya·2022-12-27 06:54

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

第一门课程中，你将学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式。

开始King·2022-12-27 06:18

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

a1424262219·2022-12-26 22:36

吴恩达深度学习之np.squeeze()

吴恩达深度学习课程参考代码：链接：https://pan.baidu.com/s/169hDtOztbAXwnCVBhG9nug提取码：6r52最近学习该课程遇到的大坑，在课后作业/代码作业/第二课第一周编程作业

Oct11_F·2022-12-26 22:03

Neural Network and Deep Learning-Week1

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。

Hiker1995·2022-12-26 07:31

从导数到方向导数和梯度，一步步理解深度学习中的梯度下降算法

吴恩达的深度学习课程五门里已经学了四门，课后的编程练习也都跟着做了，在学习的过程中，时常忍不住去探究背后的数学原理，毕竟大学里也学过高等数学，概率论和线性代数这几门机器学习的必备数学课程，又考过研。

好吧我的用户名·2022-12-24 13:13

注意力模型（Attention Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。

双木的木·2022-12-24 06:11

卷积运算原理

卷积运算内容选自吴恩达老师的深度学习课程当中，在此记录。以边缘检测为例，介绍卷积是如何进行运算的。

科研鬼才·2022-12-23 23:47

【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络

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6日outline:本文第1节主要会讲解5个经典的神经网络：-LeNet-5(1998年）-AlexNet（2012年ILSVRC

王小小小草·2022-12-23 22:51

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十）之深层卷积神经网络

深层卷积网络一、总述计算机视觉研究中的大量研究集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。而找到感觉的方法之一就是多看一些案列，通过研究别人的来构建自己的。已有的一些例如识别猫、识别人脸等比较好的框架，在我们需要用到其中的某部分时我们可以借鉴来解决自己的问题。下面主要是一些计算机视觉的经典网络，包括：LeNet-5、AlexNet、VGGNet等。然后还有残差网络（ResNet），主

To_1_oT·2022-12-23 22:49

LSTM电力预测～期末大作业～

今天看到了深度学习课程期末大作业要求，要提交一个RNN预测电力消耗的程序，作为一个攻克生，下意识地百度了一下，发现要不就是版本太老，要不就是代码有问题。。。于是今天动手写了一个，以解大家燃眉之急！

桥桥苏大无敌·2022-12-23 09:07

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

生信宝典·2022-12-22 08:31

吴恩达深度学习课程翻译

第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第一周：深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning)1.1欢迎(Welcome)11.2什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)1.3神经网络的监督学习(SupervisedLearningwithNeuralNetworks)1.4为什么神经网络会流行？(Whyis

青竹aaa·2022-12-19 09:55

深度学习-吴恩达-笔记-7-超参数调试、Batch正则化和程序框架

测试时的BatchNormSoftmax回归（Softmaxregression）训练一个Softmax分类器深度学习框架TensorFlow【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！

Leon.ENV·2022-12-19 09:24

深度学习精炼图笔记

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。

可基大萌萌哒的马鹿·2022-12-18 09:39

22张深度学习精炼图笔记总结