深度学习课程

【深度学习基础】一步一步讲解卷积神经网络

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[
小白学视觉·2021-03-06 10:00

（学习笔记）吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习（未完待续）

文章目录（学习笔记）吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习第一周深度学习概述一、什么是神经网络二、用神经网络进行监督学习第二周神经网络基础一、二分分类（学习笔记）吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习视频链接
YLaughterL·2021-02-25 23:50

MIT喊你来上课，深度学习课程，免费的那种 | 资源

金磊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIMIT硬核深度学习资源，代号6.S191，现已面向全网开放。根据此次MIT公布的信息，此次开放的课程属于深度学习方法的入门课程。适合应用的领域包括计算机视觉、自然语言处理，以及生物学等等。那么上完这么门课程，你将获得什么？首先，当然是深度学习算法的基础知识。其次，还能获得在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。除此之外，MIT官方还表示，在课程结
QbitAl·2021-02-03 13:19

【paddle课程】高层API助你快速上手深度学习课程之三岁预习大法

高层API助你快速上手深度学习课程预习这里是三岁，你准备好了嘛？我们一起来预习吧！你还在为预习时候找不到重点烦恼嘛？你还在为预习了半天用不来AIStudio苦恼嘛？你还在为找了半天不会交作业烦恼嘛？
三岁学编程·2021-01-31 16:44

【图像识别】CNN卷积神经网络之验证码识别【Matlab 092期】

如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。
星斗月辉·2021-01-30 13:38

神经网络隐藏层个数怎么确定_含有一个隐藏层的神经网络对平面数据分类python实现（吴恩达深度学习课程1第3周作业）...

含有一个隐藏层的神经网络对平面数据分类python实现（吴恩达深度学习课程1第3周作业）：'''题目：建立只有一个隐藏层的神经网络，对于给定的一个类似于花朵的图案数据，里面有红色(y=0)和蓝色(y=1
酥牧奇·2021-01-29 12:38

深度学习课程设计——波士顿房价预测

基于密集连接神经网络的波士顿房价预测摘要神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种模型，按不同的连接方式组成不同的网络。本文以波士顿房价这一经典数据集为基础，该数据集包含了住宅用地所占比例等13个特征，由于keras.datasets里内置了波士顿房价数据集，所以直接导入。接着对该数据集进行特征标准化，构建包含三层全连接层的网络模型，前两层有64个单元，激活函数为‘relu’，最后
UTF—8·2021-01-25 21:52

【图像识别】基于matlab cnn卷积神经网络之验证码识别【含Matlab源码 098期】

如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。
紫极神光·2021-01-11 09:07

keras多元线性回归手把手教程

keras多元线性回归手把手教程前情提要：最近看了李宏毅的深度学习课程，查找了很多代码，发现csdn上面只有一元线性回归的代码，而多元线性回归真的好少。于是为了方便大家的学习，有了这篇文章。
socil-yang·2021-01-08 16:21

你真的明白神经网络是什么?

这位朋友他学习了吴恩达大神的深度学习课程，对神经网络、神经元、激活函数、损失函数等都有所了解，他以为自己已经搞懂了什么是AI，但细想之下发现自己竟然连神经网络的概念都讲不清楚。
A君来了·2020-12-23 15:17

CNN(经典卷积神经网络)来了！

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄
Wang_AI·2020-12-03 09:19

【深度学习基础】经典卷积神经网络

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄
风度78·2020-11-17 11:00

【深度学习基础】一步一步讲解卷积神经网络

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在github[3]中下载。正文开始1.1计算
风度78·2020-11-16 11:00

【图像识别】基于cnn卷积神经网络之验证码识别matlab源码

如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。
青鸟语·2020-11-07 19:27

deeplearning.ai-吴恩达老师深度学习课程字幕勘误

不得不说的废话在学习的过程中，发现coursera上的字幕存在不少错，估计是用Ai自动生成的吧，这也验证了我之前的预言“在真实场景下，语音识别不足95%”。课程内容制作方：deeplearning.ai原载于：Coursera为毛写在这里？因为发邮件到[email protected]，等了两天也木有回复呀，总得找个地方记一下呀：）如果有其他同学对精制的字幕有抑制不住的冲动，就能明白
semanticyong·2020-10-11 13:11

Coursera DeepLearning.AI课程资料整理(未完结)

课程值得看很多遍,每一遍都能有所收获.看课程时收集到的有价值资料记录如下:详细课堂笔记英文版:github:mbadry1/DeepLearning.ai-Summary中文版:1.1.吴恩达Coursera深度学习课程
赤道6号转向发动机·2020-09-17 05:01

吴恩达深度学习网课 通俗版笔记——（01.神经网络和深度学习）第一周 深度学习概论

今天开始学习深度学习课程，第一次使用CSDN完成课程笔记，也是第一次写CSDN博客，力求非官方、通俗化（希望以后养成写CSDN博客的习惯！）像类似这种网课视频，几乎所有人都很难
风中一匹狼v·2020-09-17 05:28

心得丨吴恩达Deeplearning.ai 全部课程学习心得分享

选自Medium作者：RyanShrott机器之心编译本文作者，加拿大国家银行首席分析师RyanShrott完成了迄今为止（2017年10月25日）吴恩达在Coursera上发布的所有深度学习课程，并为我们提供了课程解读
人工智能爱好者俱乐部·2020-09-17 04:17

【程序员进阶之路】吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验：深度学习必备课程

8月8日，——基于Coursera的系列深度学习课程，希望将人工智能时代的基础知识传播到更多人身边。一周过去后，许多人已经学完了目前开放的前三门课程。
Squ!rrel·2020-09-17 04:14

Coursera-吴恩达-深度学习-神经网络和深度学习-week1-测验

本文章内容：Coursera吴恩达深度学习课程，第一课神经网络和深度学习NeuralNetworksandDeepLearning，第一周：深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning
帅金毛·2020-09-17 03:14

吴恩达又双叒叕刷屏了，你准备入坑了吗？

吴恩达坦言自己一直在进行3个新的AI项目，而且已经很高兴地公布了第一个：deeplearning.ai，这是一个致力于传播AI知识的项目，正在Coursera平台上推出一系列深度学习课程。
Mc顽固份子·2020-09-16 10:46

Andrew Ng 机器学习&深度学习课程 代码作业解答 集合

写在最前2018年是对自己来说是崭新的一年，在过去的3个多月里，从最基础的lr，学到现在的LSTM,GAN..感觉第一次追上了计算机科学飞速发展的浪潮。虽然很多地方都仍是一知半解，但时间还长，还是可以学到更多前沿的技术。算是给自己鼓励吧。Ng的入门课程MachineLearning与DeepLearning很赞，从小白一个个练习做了过来感觉受益良多。下面是自己完成的练习，作业代码已上传github
SunStrike·2020-09-16 05:05

如何估算深度神经网络的最优学习率

GitHub链接：https://gist.github.com/surmenok我正在旧金山大学的fast.ai深度学习课程中学习相关知识。
机器之心V·2020-09-16 02:51

什么是指数加权平均、偏差修正？

指数加权平均在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了AndrewNg的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。
weixin_34309543·2020-09-14 21:19

深度学习实验记录--自编码+分类器

深度学习课程记录自编码分类器神经网络记录1.Traintheautoencoderbyusingunlabeleddata训练1(fail)训练2(fail)训练3(fail)训练4(fail)训练5训练
StevenGerrad·2020-09-14 08:12

【推荐收藏】送你一份Python算法工程师的打怪升级路线图

在这一年里，我从头开始学习了很多东西，包括：sklearn机器学习，mapreduce和hive，linux基本使用，git和github，xgboost和lightgbm，深度学习课程，tensorflow
Pysamlam·2020-09-13 18:18

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（一）之深度学习概论

一：什么是神经网络？拿房价预测举例：中间那条拟合的直线（包括等于0的部分）叫做ReLU（修正线性单元）函数。ReLU函数就是最简单的神经元（单个神经元），输入x,输出y。（单个神经元）多个单个神经元堆积成神经网络：下面是它的标准形式：X1，X2，X3，X4是输入层，它们所代表的意义由我们决定；中间四个圆圈是隐藏单元；最终输出y。二：用神经网络进行监督学习常见的神经网络应用：图像数据（自动驾驶）一般
To_1_oT·2020-09-13 01:03

为什么是神经网络&深度学习

Scaledrivesdeeplearningprogress“Scaledrivesdeeplearningprogress”，这是吴恩达的深度学习课程中的一个标题。
chenxy02·2020-09-12 19:49

神经网络常见优化算法(Momentum, RMSprop, Adam)的原理及公式理解, 学习率衰减

参考资料:吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(2-2)优化算法–课程笔记1.指数加权平均(指数加权移动平均)指数加权平均是统计一个波动的指标在一段时间内的平均变化趋势,具体公式为
赤道6号转向发动机·2020-09-11 23:33

深度学习课程笔记

作业1-1：类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？模型假设和参数是什么？评价函数（损失）是什么？为什么说深度学习工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？回答1-1：比如说商品的价格x与销售量y之间的关系，模型假设是销售量y与商品价格x是一个反比例的关系，参数是销售量y与商品价格x，模型假设是m，则评价函数是1/N*(m*x-y)^2,这
UN_spoken·2020-09-11 08:49

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week3 超参数调试和Batch Norm及框架 作业

P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:HyperparameterTuning(超参数调试和BatchNorm及框架)主要知识点:超参数的调试、BatchNormalization、Softmax、Tenso
ASR_THU·2020-09-10 22:10

吴恩达推荐笔记：22 张图总结深度学习全部知识

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。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习
人工智能学家·2020-09-03 17:53

Reinforcement Learning笔记(1)--基本框架-问题和解决方案

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自udacity课件」基本框架-问题1.基本框架RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程
caoqi95·2020-08-25 17:07

零基础入门深度学习（六）：图像分类任务之LeNet和AlexNet

课程名称|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20:00-21:0001导读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
飞桨PaddlePaddle·2020-08-25 17:33

【飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习】 -- 卷积神经网络基础

前言：本文基于飞浆PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习课程，仅供学习交流使用文章目录一.计算机视觉1.1含义1.2应用二.卷积神经网络2.1卷积计算2.2填充2.3步幅2.4
Freedom_Bule·2020-08-25 17:59

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 4 - 图像分类问题：手写数字识别案例（一）

深度学习课程DAY4-图像分类问题：手写数字识别案例（一）Chapter3图像分类问题3.1手写数字识别任务（1）数字识别概述（2）MNIST数据集3.2构建手写数字识别任务的神经网络模型（1）数据处理
Venistar·2020-08-25 16:00

paddle学习笔记

疫情期间参加了百度飞桨的深度学习课程，可以说收获了不少校内没有学到的知识，尤其是一些实战经验（很高兴看到疫情期间国内陆续又有了几家开源的深度学习框架作为最早开源国产深度学习框架，paddlepaddle
Maestro_T·2020-08-25 15:30

飞桨--强化学习7日打卡营--心得

前言继深度学习课程后，飞桨再次推出强化学习7日打卡营，班主任还是芮芮老师，只是主讲老师换成了科老师（北大高材生，NeurIPS全球顶会冠军），很荣幸能参与这么一个大佬云集的课程。
TTZO·2020-08-25 15:01

飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习——21日学习打卡（第二周第二日）

要是有代码相关问题可以私信）课程链接：百度架构师手把手带你零基础实践深度学习前文：飞桨PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习——21日学习打卡（第二周第一日）该课程分类专栏：深度学习课程
非鱼子焉·2020-08-24 05:37

飞桨初体验——百度架构师手把手带你零基础实践深度学习

飞桨初体验——百度架构师手把手带你零基础实践深度学习课程简介波士顿房价预测任务1.python+numpy实现2.paddle实现课程简介《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》是由百度飞桨团队精心打磨的一款线上课程
weixin_44139810·2020-08-24 04:02

吴恩达深度学习课程疑难点笔记系列-改善深层神经网络-第3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博主何宽分享的文章中得到了帮助，再此表示感谢。
黄水生·2020-08-24 00:24

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 3 - 构建神经网络模型（二）

深度学习课程DAY3-构建神经网络模型（二）Chapter2构建神经网络模型2.2代码实现-构建神经网络模型（4）训练过程1）梯度下降法2）计算梯度3）使用Numpy进行梯度计算4）确定损失函数更小的点
Venistar·2020-08-23 18:39

Fashion-MNIST数据集-百度云盘-免费下载

Fashion-MNIST数据集-百度云盘-免费下载最近学习李沐的深度学习课程，需要下载Fashion-MNIST数据集，但是在官网下载太慢，在CSDN上下载还需要积分，最后费劲才下载成功，来此免费分享
研究生小学徒·2020-08-23 08:01

黄海广博士的知乎高赞（1000+）文章分享

（黄海广）黄海广的知乎地址：https://www.zhihu.com/people/fengdu78高赞文章TOP7：1.吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版-公布源文件(点赞数：6578+)
湾区人工智能·2020-08-23 04:04

吴恩达深度学习课程测试题中英对照版发布

吴恩达的深度学习课程（deepLearning.ai）是公认的入门深度学习的宝典，本站将课程的课后测试题进行了翻译，建议初学者学习。所有题目都翻译完毕，适合英文不好的同学学习。
风度78·2020-08-23 01:23

优化算法的选择(附执行代码)

1.SGD2.Momentum3.AdaGrad4.RMSProp5.Adam梯度更新算法的选择Learningratedecay局部最优localoptima知识准备–指数加权平均本处参考：吴恩达的深度学习课程梯度更新的算法理解都要用到指数加权平均
得克特·2020-08-22 14:26

NLP实践项目四：基于Seq2Seq（包含Attention）的机器翻译（pytorch实现）

参考吴恩达老师网易云深度学习课程作业5。
philpanic9·2020-08-22 13:36

深度学习课程 | 《卷积神经网络》概念笔记——卷积神经网络

卷积神经网络1.padding2.卷积步长3.单层卷积网络3.池化层4.全连接层5.经典网络6.残差网络ResidualNetworks（ResNets）7.Inception网络8.数据增强DataAugmentation9.滑动窗口算法10.边界框预测BoundingBoxPredictions11.交并比IoU12.非最大抑制NMS13.AnchorBoxes14.RPN网络15.add和c
Liaojiajia2019·2020-08-22 02:46

rank 1 array--shape:(n,)

「学习内容总结自吴恩达深度学习课程第一课第二周关于Python/numpy的内容」1.什么是rank1array当创建神经网络的输入时，有时会使用下面的代码来创建行向量或者列向量，但其实这样创建的既不是行向量也不是列向量
caoqi95·2020-08-21 23:52

【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 2 - 构建神经网络模型（一）

深度学习课程DAY2-构建神经网络模型（一）Chapter2构建神经网络模型2.1问题分析-房价预测任务（1）问题阐述和定性分析（2）线性回归模型（模型假设和评价函数）（3）神经网络模型（优化算法）2.2
Venistar·2020-08-21 16:27
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