神经网络与深度学习—吴恩达第25页

神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

1.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)不断下降说明网络训练正常，最好情况2.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)趋于不变说明网络过拟合，可以添加dropout和最大池化maxpooling3.train_loss趋于不变，val_loss(test_lost)不断下降说明数据集有问题，建议重新选择4.train_loss趋于不变，v

小天才才·2023-01-01 01:59

吴恩达机器学习新课程又来了！旁听免费，小白友好

Alex发自凹非寺量子位|公众号QbitAI吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了！今天，吴老师发推分享了这则好消息。

风度78·2022-12-31 12:11

【机器学习】吴恩达：机器学习的六个核心算法

最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《TheBatch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。

风度78·2022-12-31 12:11

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

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture6-多元伯努利事件模型+SVM支持向量机

作者：teeyohuang邮箱：[email protected]本文系原创，供交流学习使用，转载请注明出处，谢谢声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来博文中部分图片和公式都来源于

Teeyohuang·2022-12-31 12:40

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

目录概论神经网络模型基本建立流程神经网络前向传播基于TensorFlow的模型训练过程（基础版-模型，策略，算法）神经元的激活函数选择为什么要使用激活函数？激活函数-softmax回归多类别分类问题-softmax一般神经网络模型-隐藏层用ReLU,输出层用SoftmaxTensorflow中损失函数计算产生的精度误差问题（Tensorflow代码-改进版）多标签分类问题（Multi-labelc

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

吴恩达视频－第一门课第2周2.11节－向量化(Vectorization)

2.11向量化(Vectorization)向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要，否则如果在大数据集上，你的代码可能花费很长时间去运行，你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域，运行向量化是一个关键的技巧，让我们举个栗子说明什么是向量化。在逻辑回

越努力越幸运@·2022-12-31 10:45

吴恩达视频－第一门课第2周2.13节－向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)

向量化逻辑回归(VectorizingLogisticRegression)我们已经讨论过向量化是如何显著加速你的代码，在本次视频中我们将讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化。我对这项技术感到非常激动，并且当我们后面谈到神经网络时同样也不会用到一个明确的for循环。让我们开始吧，首先我们回顾一下逻辑回归的前

越努力越幸运@·2022-12-31 10:45

TensorFlow 中的自然语言处理（吴恩达视频）

TensorFlow中的自然语言处理（吴恩达视频）TensorFlow中的自然语言处理1简单短例子2tensorflow.keras实现IMDB情感分类实战2.1数据准备2.2数据预处理2.3模型训练2.4

一颗西柚子·2022-12-31 10:34

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

python实现最小二乘法的线性回归_线性回归最小二乘法与梯度下降法数学推导及 Python 实现...

例如，吴恩达的机器学习课程中，也是以线性回归开始。对于一个线性回归问题，一般来讲有2种解决方法，分别是：最小二乘法和梯度下降法。其中最小二乘法又分为两种求解思路：代数求解和矩阵求解。

weixin_39611043·2022-12-31 08:03

百度研究院院长林元庆离职，细数李彦宏的40位“出走门徒”

刚刚，据澎湃新闻消息：百度深度学习实验室主任林元庆已经离职，这是继三月份吴恩达离职创办Deeplearning.ai、九月份百度硅谷AI实验室主任亚当·科茨离职后，又一位出走的百度“门徒”。

机械鸡_·2022-12-30 23:03

nlp——机器学习（2）

下面是今天学习笔记：吴恩达机器学习笔记：梯度下降算法：应用于线性回归，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:

soobinnim·2022-12-30 22:57

tensorflow入门项目（二）：手写数字识别之CNN模型（详解）

个人觉得吴恩达的视频讲解的很好，可以看一下打个基础。内容附上代码以及详细解析，也可跳过讲解，直接复制代码。代码里包含全部讲解！

啊！我的小心脏·2022-12-30 22:19

机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务

逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记

念旧NiceJeo·2022-12-30 16:54

机器学习研究者的养成指南，吴恩达建议这么读论文

机器之心整理机器之心编辑部如何成为一名高效的机器学习研究者，然后在这个领域取得一些成就？在此之前，我们需要养成什么样的习惯？近日，一篇发布在Reddit机器学习版块的帖子引发了众人的讨论。近日，一位网友在Reddit上发帖提问：「那些高效的机器学习研究者，都有什么样的习惯？」比如，在Arxiv上时时跟进最新的研究，利用睡觉时间训练模型，以及充分利用StackOverflow。其他的呢？其实，世界上

Congqing He·2022-12-30 08:20

深度学习的进展，产业化，规模化、数据化

今年年初，知名AI学者吴恩达在接受IEEESpectrum的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。

元宇宙iwemeta·2022-12-30 07:40

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给

TouchDreamer·2022-12-30 03:37

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

文章目录自然语言处理与词嵌入词汇表征（WordRepresentation）Visualizingwordembeddings——t-SNE算法PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram模型负采样（NegativeSampling）

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习-RL第三部分进阶模型第一部分机器学习基础一、绪论机器学习使用机器学习模型包含的步骤：（传统机器学习处理流程）特征处理原始数据数据预处理特征提取特征转换预测结果表示学习

周祁安·2022-12-29 22:18

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

吴恩达《机器学习》——线性回归代码实现

线性回归1.单变量线性回归单变量线性回归公式损失函数优化算法——批梯度下降（BGD）2.多变量线性回归特征缩放（标准化）参数的逆缩放3.线性回归算法代码实现向量实现Python代码4.实验结果单变量回归多变量回归实验总结数据集、源文件可以在Github项目中获得地址：https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Home

Ace2NoU·2022-12-29 17:47

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

生产系统中的机器学习：实验笔记（一）——模型部署

这是吴恩达老师在DeepLearningAI上的课程，《生产系统中的机器学习》第一个不记分实验的学习记录。

Little-Tortoise·2022-12-29 12:59

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:52

吴恩达deeplearning.ai第二课第三周作业: assignment2_3.Tensorflow Tutorial

文章目录TensorFlowTutorial1-ExploringtheTensorflowLibrary1.1-Linearfunction1.2-Computingthesigmoid1.3-ComputingtheCost1.4-UsingOneHotencodings1.5-Initializewithzerosandones2-Buildingyourfirstneuralnetwork

潘多拉星系·2022-12-29 03:49

深度学习中正则化的理解

本文大纲主线为吴恩达教授的深度学习系列课程，加上在各论坛阅读的博文与自我理解。第一次发文不懂规矩，参考文献在文末，如果有侵权或者不妥之处，希望大佬们批评，我一定改正。问

张伯亮·2022-12-29 02:35

数据标注的未来：吴恩达“未来十年AI会以数据为中心”

标注猿的第59篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿最近看到了一篇报道是IEEESpectrum对吴恩达采访的报道，真是收获颇丰，也解决了之前针对AI基础数据处理发展方向的一些疑惑。

AI数据标注猿·2022-12-28 19:34

专访吴恩达：AI未来10年，从硬件至上到数据为王

新智元报道编辑：David拉燕【导读】AI先驱吴恩达接受专访，谈了他对未来10年AI大趋势的展望。他认为，未来的技术落地，重点会从硬件转向数据，形成「数据为中心」的AI。

人工智能与算法学习·2022-12-28 18:31

吴恩达：告别大数据，AI需要高质量小数据！

来源：AI科技评论本文约5000字，建议阅读10分钟本文向大家谈下吴恩达对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟。

数据派THU·2022-12-28 18:00

吴恩达：AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。

程序员对白·2022-12-28 18:58

重磅 | 完备的深度学习（Deep learning）路线，最详细的资源整理！

深度学习公开课吴恩达《DeepLearning》在吴恩达开设了机器学习课程之后，发布的《DeepLearning》课程也备受好评，吴恩达老师的课程最大的特点就是将知识循序渐进的传授给你，是入门学习不可多得良好视频资料

王仙限·2022-12-28 18:26

吴恩达：AI要拥抱【高质量小数据】的训练范式

丰色编译整理量子位|公众号QbitAIAI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。而最新消息显示，目前已经康复。如今，他的工作重心放在了他的LandingAI公司上。

机器学习与AI生成创作·2022-12-28 18:25

吴恩达：告别，大数据！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AI科技评论编译丨维克多、王晔吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的

Amusi（CVer）·2022-12-28 18:54

吴恩达：AI是时候从大数据转向「小数据」了

丰色编译整理量子位|公众号QbitAIAI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。如今，他的工作重心放在了他的LandingAI公司上。

QbitAl·2022-12-28 18:23

吴恩达最新采访！以数据为中心的原因

Datawhale干货编译：维克多、王晔，来源：AI科技评论吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心

Datawhale·2022-12-28 18:21

Yoshua Bengio 、吴恩达等预见2022年人工智能趋势

2021年AI技术变革的步伐加快，这一势能势不可挡，2022年将继续加速。IDC报告预测，2021年～2025年期间，全球人工智能年复合年增长率接近24.5%。从技术维度看，根据全球知名编程语言社区TIOBE指数，人工智能主编程语言Python在2021年可谓“轰轰烈烈”，它超过Java成为世界上最受欢迎的语言。全球知名数据科学平台Anaconda分析师表示，“Python将继续滑入我们的生活”。

AI_Plus·2022-12-28 18:51

吴恩达表示「AI 的下一个发展方向，从大数据转向小数据」，你同意他的观点吗？

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。

王仙限·2022-12-28 18:20

神经网络与深度学习二：神经网络的基础编程

1二分分类当你要构建一个神经网络，有些技巧是相当重要的，例如m个样本的训练集，你可能习惯性地使用一个for循环来遍历这m个样本，但事实上，实现一个神经网络如果你要遍历整个训练集并不需要直接使用for循环。还有就是神经网络的计算过程中通常有一个正向过程或者叫正向传播步骤，接着会有一个反向步骤，也叫反向传播步骤，下面会介绍为什么神经网络的计算过程可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程，接下来会用lo

开始King·2022-12-28 15:54

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习1、神经网络模型我们将一个神经元模拟成一个逻辑单元，下图表示对hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)进行计算的神经元，黄色圆圈代表一个神经元，蓝色圆圈代表树突或轴突传输的信号

毕君郁·2022-12-28 12:13

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

7神经网络解决特征数量过多，线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络，输入层仅接收外界信号，输出层为M-P神经元，可容易实现逻辑与或非运算，感知机权重学习

杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

【机器学习（四）】分类问题与logistic回归模型

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P32-P36、P38。情景引入在前面几篇文章中，我们提到了判断邮件是否为垃圾邮件的例子，以及良性与恶性肿瘤的例子。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。