神经网络与深度学习—吴恩达第17页

吴恩达深度学习笔记(15-21)总结-浅层神经网络总结

恩达老师的这一周的浅层神经网络总结，还是简单的架构说明，但是还是要仔细读哦！架构分为四部分：神经网络表示计算神经网络输出激活函数神经网络的梯度下降第一和第二部分：神经网络表示和计算神经网络输出部分，由于本部分讲的是浅层的网络输出，所以就是只有一个隐藏层的神经网络，你也可以理解成一个两层的神经网络，因为输入层并不能算为一层神经网络结构。另外就是神经网络的输出部分了，首先你要理解单个神经元的内部是如何

极客Array·2023-02-17 08:11

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

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

大树先生的博客·2023-02-17 05:42

吴恩达、Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

来源：新智元辞旧迎新之际，吴恩达、Bengio等一众AI大佬们在DeepLearning.ai聚在一起，展望了自己眼中的2023年。

深度学习技术前沿·2023-02-16 22:47

2023将至，吴恩达、Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

新智元报道编辑：编辑部【导读】2022年对AI来说注定是不平凡的一年，这不吴恩达、Bengio等一众圈内大佬在接受DeepLearning.ai的采访中展望了2023年AI的发展趋势，还分享了自己的科研小故事

人工智能与算法学习·2023-02-16 22:16

2023将至，Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

来源：新智元【导读】2022年对AI来说注定是不平凡的一年，这不吴恩达、Bengio等一众圈内大佬在接受DeepLearning.ai的采访中都展望了2023年AI的发展趋势，还分享了自己的科研小故事。

人工智能学家·2023-02-16 22:14

吴恩达 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化第三周作业Tensorflow+Tutorial

TensorFlowTutorialWelcometothisweek’sprogrammingassignment.Untilnow,you’vealwaysusednumpytobuildneuralnetworks.Nowwewillstepyouthroughadeeplearningframeworkthatwillallowyoutobuildneuralnetworksmoreeas

wanfuchun·2023-02-07 13:00

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

Coursera吴恩达课程笔记 2.3《优化深度神经网络》-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架

文章目录1.TuningProcess2.Usinganappropriatescaletopickhyperparameters3.Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar4.Normalizingactivationsinanetwork5.FittingBatchNormintoaneuralnetwork6.WhydoesBatchNo

jianming21·2023-02-07 13:22

2-3 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第三周课程笔记-超参数调试、Batch正则化和编程框架

上节课2-2Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第二周课程笔记-优化算法我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。

双木的木·2023-02-07 13:52

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

《吴恩达深度学习》学习笔记-1 第一章深度学习概述

文章目录关注我的公众号~一起学习第一章深度学习概述1.什么是神经网络？2.用神经网络进行监督学习结构化数据非结构化数据小结3.深度学习兴起的原因神经网络的优势算法革新帮助研究人员在深度学习的工作中迭代地更快4.此课程学习的内容5.第一章习题练习6.关注我的公众号~一起学习第二章神经网络基础第三章第四章关注我的公众号~一起学习欢迎大家扫码关注我的公众号~获取更多学习资源与内容目前学习内容：前端基础知

敲代码的小提琴手·2023-02-07 09:55

numpy实现反向传播【超级小白讲解】

参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》4.4反向传播算法本文也参考了另一位大神的文章：numpy搭建简易神经网络一.神经网络数据搭建了一个三层神经网络，包括两个隐藏层，一个输出层，输入4个节点，隐藏层都为

陌上之殇·2023-02-07 09:44

神经网络与深度学习笔记（一）梯度下降算法

1、定义一个代价函数w表示所有的网络中权重的集合n是训练输入数据的个数a是表示当输入为x时输出的向量求和则是在总的训练输入x上进行的C称为二次代价函数;有时也称被称为均方误差或者MSE2、C我们训练神经网络的目的是找到能最小化二次代价函数C(w,b)的权重和偏置假设我们要最小化某些函数，C(v)。它可以是任意的多元实值函数，v=v1,v2,…。注意我们用v代替了w和b以强调它可能是任意的函数——我

dsjdjsa·2023-02-06 17:35

《AI系统的挑战2——少量数据带来的挑战》

吴恩达老师的小短文翻译。

赵玮_4c07·2023-02-06 10:56

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。

wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

机器学习（6）--支持向量机SVM

吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇:机器学习（5）--算法优化方法(学习曲线，误差分析)及特类分析(偏斜类问题召回率与查准率)https:

执契·2023-02-05 18:28

SVM参数θ和决策边界正交的原因

吴恩达《机器学习》课程，讲到SVM背后数学原理的时候，提到“参数θ和决策边界正交”，但没有给出解释。

Dreamcatcher风·2023-02-05 18:53

关于吴恩达老师机器学习SVM中12-3节的决策边界与参数theta垂直的解释

本文的目的是记录学习吴恩达老师机器学习课程中遇到的决策边界与参数theta相垂直的原因具体原因：1、SVM的假设函数：otherwise2、决策边界为：3、定理：线性空间中，平面方程的系数就是平面的法向量证明过程见

Ansen C·2023-02-05 18:52

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（二）

正则化所有损害优化的方法都是正则化。增加优化约束，干扰优化过程优化约束包括L1/L2约束，数据增强干扰优化包括随机梯度下降权重衰减提前停止在上式中y(n)为样本n，其展开形式为y^{(n)}为样本n，其展开形式为y(n)为样本n，其展开形式为，其中nnn为第n个样本，N+1是样本的维度y(n)=[y1(n)y2(n)y3(n)...yN+1(n)](3)y^{(n)}=\left[\begin{m

空心菜使者·2023-02-05 17:21

一文读完 Machine Learning Yearning

引言断断续续读完了吴恩达老师的炼丹宝典，《MachineLearningYearning》，收获很大，但是，原书有100多页，读起来还是费不少时间的，再加上吴老师讲解细致、举例丰富，花的时间更多了。

闫永飞·2023-02-05 11:42

机器学习（吴恩达）--线性回归算法-代价函数的理解

线性回归算法【中英双语】机器学习（MachineLearning）-吴恩达https://www.bilibili.com/video/av9912938/?

bibibabibobi k·2023-02-05 10:11

【机器学习】监督学习与无监督学习

文章目录什么是机器学习监督学习回归问题分类问题无监督学习总结什么是机器学习机器学习的定义很多，我认为用吴恩达老师视频中的这段话来概括就很合适TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem

milu_ELK·2023-02-05 09:07

机器学习笔记（三）支持向量机原型、对偶问题

主要参考资料：斯坦福大学CS229笔记吴恩达《机器学习》周志华《机器学习实战》peterHarrington《高等数学》同济大学《微积分学教程》【俄】菲赫金格尔茨维基百科支持向量机一、原型支持向量机（supportvectormachine

weixin_41405111·2023-02-05 07:38

神经网络基础部件-参数初始化详解

本文内容参考资料为《智能之门-神经网络与深度学习入门》和《解析卷积神经网络》两本书，以及部分网络资料，加以个人理解和内容提炼总结得到。文中所有直方图的图片来源于参考资料3。

嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码吴恩达的DeepLearning.ai已经于1月31日发布了最后一门课程。

小饕·2023-02-04 13:02

【学习笔记】吴恩达老师《深度学习工程师》二

第三课为什么深度学习会崛起老师解释了为什么深度学习这个几十年之前就出现的技术今天又火热起来。原因不外乎三点：1.数据越来越庞大得益于数字化的发展、互联网的扩张以及各种廉价的视觉传感器的出现，如今的数据方便收集同时数量庞大，这为深度学习数据来源打下了扎实的基础。2.计算机硬件的发展计算机硬件飞速发展，计算能力显著提高，使得以前很难进行计算的方法如今可以轻松实现。3.算法的进步算法不断迭代，使得深度学

Masec·2023-02-04 13:02

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第0层表示二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法这个是我总结的一篇笔记：❤一张图看懂神经网络的符号参数（+向量化的注意事项）五、直观理解反向传播（+矩阵求导）矩阵求导简介为

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

重磅推荐 | 带学吴恩达《深度学习》作业班+带打Kaggle大赛

吴恩达曾经说过：“人工智能是新电力，他相信人工智能将在未来改变各行各业，而未来全世界需要数百万具备深度学习知识的人。”

PaperWeekly·2023-02-04 13:54

吴恩达《深度学习专项》第三阶段总结与第四阶段预览

第三阶段回顾在过去两周里，我们学习了改进深度学习模型的一些策略。让我们来回顾一下。首先，我们应该设置好任务的目标。选取开发/测试集时，应参考实际应用中使用的数据分布。设置优化指标时，应使用单一目标。可以设置一个最优化目标和多个满足目标。在搭建模型时，我们可以根据现有的数据量、问题的难易度，选择端到端学习或者是多阶段学习。训练模型前，如果有和该任务相似的预训练模型，我们可以采取迁移学习，把其他任务的

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:24

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归

这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫辨别器。前排提示：本文篇幅较长。如果想看本文的精简版，欢迎移步我在其他地方发的文章.学习提示如上图所示，深度学习和编程，本来就是相对独立的两块知识。深度学习本身的知识包括数学原理和实验经验这两部分。深度学习最早来自于数学中的优化问

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:54

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（LogisticDistribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数：密度函数：可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更高，在数据分布情况如此时，选择逻辑分布建模

Giraffeee_·2023-02-04 13:52

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写

玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What

cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week1-1 Introduction

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week1-1Introduction1-1Introduction课程内容1-1-1Welcome1-1-2WhatisMachineLearning?

CodingRae·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。

Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周：目标检测目标定位基于滑动窗口的目标检测滑动窗口的卷积实现BoundingBox预测/YOLO算法基础交并比loU非极大值抑制AnchorBoxes第四

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

Python3使用np.set_printoptions(threshold=np.nan)引发错误解决方法

来源：【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第四周作业-人脸识别关于np.set_printoptions()np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize

Master_miao·2023-02-03 15:04

“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、StanfordCS221（人工智能原理与技术）二、StanfordCS230（吴恩达深度学习DeepLearning|Autumn2018）三、StanfordCS231N（李飞飞计算机视觉课程

weixin_46771530·2023-02-03 14:37

1.1 深度学习第一课《神经网络与深度学习》-吴恩达教授

老师课前原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这一点。当你完成cousera上面的这一系列专项课程，

ygl_9913·2023-02-03 11:21

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？Summary1.2什么是神经网络？1.神经网络的定义神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络1.3用神经网络进行监督学习1.监督学习与非监督学习监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应

一去不复返的通信er·2023-02-03 11:16

吴恩达深度学习第一课 — 神经网络与深度学习1.2

cal构建神经网络·2.1二分分类(BinaryClassification）计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵：红，绿，蓝（其他颜色都是由这三原色组合形成），如果保存的图片是64x64的，那每个矩阵也是64x64的。且每个矩阵里的元素值，代表着颜色的强度。把像素值取出放入一个特征向量x（三个矩阵元素变成一列向量），且特征向量的维度是64x64x3=12288(三个矩阵元素总数量)。在二分分类

今天没有瘦·2023-02-03 11:44

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

1.2 什么是神经网络-深度学习第一课《神经网络与深度学习》

什么是神经网络？我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，我会讲解一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始。让我们假设有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，我们知道房屋的面积是多少平方米，和对应的房屋价格。这时，你想要用一个函数来根据房屋面积去预测房价。如果你对线性回归很熟悉，你可能会说：“好吧，

ygl_9913·2023-02-03 11:10

吴恩达《深度学习专项》笔记（十）：卷积神经网络的基础构件

前排提示：这周的课有很多知识点都在图中，一定要仔细地看一看图。课堂笔记计算机视觉CV(ComputerVision,计算机视觉)是计算机科学的一个研究领域。该领域研究如何让计算机“理解”图像，从而完成一些只有人类才能完成的高级任务。这些高级任务有：图像分类、目标检测、风格转换等。想具体了解有哪些计算机视觉任务，可以直接去访问OpenMMLab的GitHub主页：https://github.com

大局观选手周弈帆·2023-02-03 08:28

HBU_神经网络与深度学习作业12 网络优化与正则化

目录写在前面的一些内容习题7-1习题7-2习题7-9EX写在前面的一些内容本次习题来源于神经网络与深度学习pdf电子书的第204页（对应纸质版第189页）的习题7-1、7-2和7-9，具体内容详见NNDL

ZodiAc7·2023-02-03 07:32

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神经网络与深度学习—吴恩达