深度学习课程

吴恩达深度学习课程第二章第二周编程作业

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
麻衣带我去上学·2022-06-25 20:38

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程，你收集全了吗？

翻译|AI科技大本营参与|刘畅编辑|Donna目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计
AI科技大本营·2022-06-24 07:51

吴军北京来信：人工智能应该变成通识教育，区块链不是炒概念

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》。
BigDataDigest·2022-06-23 14:11

转：深度学习课程及深度学习公开课资源整理

B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%95%B4%E7%90%86这里整理一批深度学习课程或者深度学习相关公开课的资源
weixin_33831673·2022-06-15 07:18

李宏毅深度学习课程笔记总结

**一、DifferenttypesofFunctions**我们将机器学习进行许多的分类，其中分为以下几种classification：分类问题即要机器做选择题regression：回归问题即找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar举例说明：股市预测（Stockmarketforecast）输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等输出：预测股市明天的平均
weixin_43149509·2022-06-07 07:43

深度学习基础知识（四）：神经网络基础之二分分类

这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。
Chou_pijiang·2022-06-06 07:58

飞桨-目标检测-AI识虫练习赛学习心得

非常有幸参与本次百度21天零基础深度学习课程，本课程是基于百度飞桨平台完成，非常方便使用AIStudio进行在线学习和实践。作为课程结束的一个作业，举行AI识虫比赛。
oceanlee2019·2022-06-04 07:36

百度飞桨AI识虫任务心得

在《零基础实践深度学习课程》中，老师讲介绍如何使用YOLO-V3算法检测虫子，但老师所讲授的内容只包
jude2008·2022-06-04 07:44

百度飞桨（PaddlePaddle）从安装到深度学习实践 踩坑记录

内容会随着学习持续更新课程地址百度架构师手把手带你零基础实践深度学习课程介绍21天，实现零基础小白到AI工程师的华丽蜕变描述本课程由百度飞桨团队精心打磨，用故事讲原理，用代码讲实现，力求将经典案例及模型掰开揉碎为学员讲解
DataVVhale·2022-05-31 07:38

吴恩达采访人工智能大师实录

本文节选自吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），本文中，吴恩达老师采访了几位人工智能大师。
风度78·2022-05-29 08:24

三元组损失（Triplet loss）

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。
双木的木·2022-05-27 07:34

AIQ - deeplearning.ai 全套吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源在线阅读

http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html深度学习笔记目录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)1.2什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)1.3神经网络的监督
研发之道·2022-05-21 07:48

Pytorch 目标检测算法(1)（基于李沐老师的课程）

最近从0开始学习了李沐老师的动手学深度学习课程，收益匪浅，想着弄个笔记，若有错误请及时指出，感谢各位！
世界在你手中·2022-05-20 07:30

深度学习课程-assign2-CNN作业与理解

知识点理解知识点部分参考网上资料来源-他们解释的简单易懂，生动形象。https://zhuanlan.zhihu.com/p/42559190https://www.shuzhiduo.com/A/A7zge6ek54/还有官网CNN的介绍：https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner%27s-Guide-To-Und
jianafeng·2022-05-16 07:56

吴恩达深度学习课程-Course 4 卷积神经网络 第一周 卷积神经网络编程作业（第一部分）

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
Lucy@IshtarXu·2022-05-13 07:31

klearn 文本分类_GitHub - Lin-Dada/text_classification: 文本分类-深度学习课程大作业

text_classification文本分类-深度学习课程大作业程序运行说明硬件GPU:TeslaV100,32GB显存内存：32GB系统：Linux(训练)，Windows(展示)软件CUDA版本：
weixin_39876856·2022-05-10 07:33

22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

2020/07/13hey，今天给大家推荐的这个笔记是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。
孙琪翔·2022-05-08 07:42

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
飞桨PaddlePaddle·2022-05-03 07:48

CNN反向传播过程

在学习完吴恩达的深度学习课程后，对浅层神经网络的反向传播有了一个很清楚的认识。但在课程中对于深层神经网络和卷积神经网络反向传播过程，
鹤旗·2022-05-02 07:26

“远见者”特斯拉AI主管Karpathy｜深度学习崛起十年

当时，新一轮深度学习正迎来高潮，正在斯坦福大学读博的Karpathy收到其导师李飞飞的邀请，计划新开一门深度学习课程，他对教学很感兴趣，更重要的是，他能够解释深度学习方法，希望能让很多人
OneFlow深度学习框架·2022-04-02 09:45

[024] 深度学习--学习笔记（3） 深度学习的发展历程和关键论文（附下载链接）

0、写在前面①笔记记录于龙良曲老师的深度学习课程，B站可搜索到；②笔记关于深度学习的发展历程，以及历程中的关键论文。文末附有所有论文的云盘下载链接。1、深度学习？不陌生！
yhxxhy978·2022-04-01 18:56

深度学习（DL） 卷积神经网络（CNN） 从原理到实现

序深度学习现在大火，虽然自己上过深度学习课程、用过keras做过一些实验，始终觉得理解不透彻。最近仔细学习前辈和学者的著作，感谢他们的无私奉献，整理得到本文，共勉。
脱轨车厢·2022-03-27 07:57

计算机视觉与深度学习-卷积神经网络

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。
NanKom·2022-03-26 07:21

【深度学习】吴恩达深度学习-Course2改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-第二周优化算法编程

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
passer__jw767·2022-03-22 17:43

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第三周浅层神经网络编程

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
passer__jw767·2022-03-22 17:42

吴恩达深度学习课程-Course 2 改善深层神经网络 第三周 TensorFlow入门编程作业

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
Lucy@IshtarXu·2022-03-22 17:37

计算机视觉与深度学习第四章：全连接神经网络

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第四章全连接神经网络计算机视觉与深度学习本节重点一、分类模型1
113之落·2022-03-05 10:47

“git 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 ”解决方案

在学习优达学城深度学习课程中，看到有个用深度学习代理在玩FlappyBird，可以自己训练该代理，先开始使用作者提供的预先训练好的网络。
ciky奇·2022-03-05 08:38

计算机视觉与深度学习-卷积&图像去噪&边缘提取

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。
NanKom·2022-03-04 07:01

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络

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。
NanKom·2022-03-04 07:00

计算机视觉与深度学习-线性分类器

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。
NanKom·2022-03-04 07:00

计算机视觉与深度学习第二章：图像分类任务

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第二章图像分类任务计算机视觉与深度学习一、什么是图像分类任务？
113之落·2022-03-04 07:59

计算机视觉与深度学习第一章：前言

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第一章前言计算机视觉与深度学习一、课程推荐二、人类视觉系统视觉缺陷三
113之落·2022-03-04 07:28

计算机视觉与深度学习第三章：线性分类器

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第三章线性分类器计算机视觉与深度学习本节重点一、图像表示二、分类模型
113之落·2022-03-04 07:26

（深度学习）Pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证

Pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证1.综述2.MNIST数据集3.代码细节说明4.详细代码综述”PyTorch实现MLP并在MNIST数据集上验证“是我所上的模式识别与深度学习课程的第一个实验
不卷CV了·2022-02-28 07:13

重磅！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。
人工智能与算法学习·2022-02-14 07:58

吴恩达深度学习课程笔记（精华版）--1.网络基础和系统构建

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Course1+Course2+Course3，主要
Caucher·2021-12-29 21:32

深度学习课程通知

一、课程简介随着2015年9月国务院发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，各类型数据呈现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤为重要，也是大数据相关技术急需要解决的问题。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率
m0_62870606·2021-11-10 16:53

Tensorflow深度学习使用CNN分类英文文本

目录前言源码与数据源码数据train.py源码及分析data_helpers.py源码及分析text_cnn.py源码及分析前言Github源码地址本文同时也是学习唐宇迪老师深度学习课程的一些理解与记录
·2021-11-04 13:58

李宏毅2021春季机器学习课程-先导片

之前学习了吴恩达老师的深度学习课程，想着把机器学习的课程也过一遍。看了李宏毅老师的2021春季机器学习课程，有很精彩的作业练习（HW），先总体看一下学习大纲，再慢慢填坑吧。
双木的木·2021-10-19 22:35

吴恩达深度学习课程-Course 1 神经网络与深度学习 第四周 深层神经网络编程作业（第二部分）

文章目录第二部分用于图像分类的深度神经网络：应用1-导入相关包2-数据集3-模型的架构3.1-2层神经网络3.2-L层深度神经网络3.3-一般方法4-两层神经网络5-L层神经网络6-结果分析7-使用您自己的图像进行测试（可选/未分级练习）第二部分用于图像分类的深度神经网络：应用完成此操作后，您将完成第4周的最后一个编程作业，以及本课程的最后一个编程作业！您将使用在上一个作业中实现的函数来构建深度网
Lucy@IshtarXu·2021-09-10 15:55

1.3 浅层神经网络（One hidden layer Neural Network）1

从今天开始，本人将继续学习吴恩达教授的深度学习课程第一部分神经网络和深度学习第三周浅层神经网络的相关课程，这部分课程将分为两天进行学习，并整理学习笔记。
MaggieCh·2021-06-27 13:43

深度学习笔记3-模型训练及模型评估指标

「学习内容总结自udacity和coursera的深度学习课程，截图来自udacity课件」一.模型训练1.为模型创建测试集建立好一个模型之后我们要怎么评估它的好坏以及泛化的能力（由具体的，个别的扩大为一般的能力
caoqi95·2021-05-11 12:11

残差网络(ResNets)的残差块（Residual block）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程五一假期结束了，听着梁博的《日落大道》，码字中。非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。
双木的木·2021-05-08 22:14

吴恩达：22张图全解深度学习知识

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。
数据派THU·2021-04-21 17:00

08 线性回归

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/QA1、batchsize越小越容易收敛。
Myrna_Q·2021-04-19 02:33

[Github项目推荐] 机器学习& Python 知识点速查表

其中前两份都是来自斯坦福大学的课程，分别是CS229机器学习和CS230深度学习课程。
材才才·2021-04-18 07:03

[图像算法]-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课程，堪称普通人的人工智能第一课。
蒸饺与白茶·2021-04-11 12:03

Andrew Ng深度学习课程笔记阅读记录(3):结构化机器学习

1.正交化：如果在costfunction上不能很好的拟合训练集，那么可以训练更大的网络，或者切换到更好的优化算法（如Adam优化算法）如果算法对dev的拟合差，那么可以尝试正则化，或者增大训练集（可能对训练集过拟合了）如果算法在测试集上很差，那么可以尝试更大的dev集（可能过拟合了dev集）如果以上都很好，但无法提供良好的用户体验，说明要么dev集设置不正确，要么costfunction测量的指
yumiii_·2021-03-11 21:53

AI数学基础12——梯度下降法中的正（反）向传播公式

AndrewNg深度学习课程3.9Gradientdescentforneuralnetworks,通过推导，得出正向传播方程如下：反向传播方程如下：在神经网络编程中，可以直接使用这些已经推导过的公式，
LabVIEW_Python·2021-03-11 05:33
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他