神经网络与深度学习—吴恩达第26页

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

昨日，**吴恩达在圣诞节的《TheBatch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。

机器学习社区·2022-12-27 11:04

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以

暁樱·2022-12-27 09:27

神经网络与深度学习day09-卷积神经网络2：基础算子

神经网络与深度学习day09-卷积神经网络2：基础算子5.2卷积神经网络的基础算子5.2.1卷积算子5.2.1.1多通道卷积5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2

小鬼缠身、·2022-12-27 06:26

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_1笔记

salahuya·2022-12-27 06:54

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_2笔记

术语概念NLP:：自然语言处理CV(computervision)：计算机视觉超参数：正则化：Mini-batch：子训练集，面对训练集样本过多的情况，梯度下降迭代一次时间过长，因此分为多个子集RMSprop：rootmeamsquareprop，加速梯度下降第一周深度学习的实用层面训练/验证/测试集过去：验证集和测试集的比例常用7:3，如果没有明确设置验证集，也可以用60%训练、20%验证和20

salahuya·2022-12-27 06:54

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（四）

01.神经网络和深度学习第四周深层神经网络所谓深层神经网络，字面上对应于浅层神经网络，即具有2层及以上的隐藏层。其正向传播过程一样，z[l]=w[l]a[l-1]+b[l],a[l]=g[l](z[l])小技巧，用维度来检查计算过程，n是每一层的神经元个数。导数的维度不变。如果只考虑单个数据，z和a的维度如下，对应上面的正向传播公式，可用维度检查[nl,1]=[nl,nl-1]*[nl-1,1]+

山羊君·2022-12-27 06:23

深度学习-吴恩达（C3）结构化你的机器学习工程

结构化你的机器学习工程改变了深度学习的错误比如你分割数据的方法，分割成train，development(dev)或叫valid，test，所以最好的实践方法是什么？了解更多端对端的深度学习，进而了解到你是否需要使用它，这节课将分享了解到的所有热门领域的建立并改良很多深度学习问题1为什么是ML策略如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略。我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的

开始King·2022-12-27 06:52

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（三）

01.神经网络和深度学习第三周浅层神经网络上一周的课程讲解了单神经元的正向及反向传播推导公式及向量化。一个神经元内部的操作分为两步：第一步是输入特征的线性组合，第二步是将z通过激活函数进行非线性变化得到a，也就是对y的拟合。先沿着正向计算损伤函数L(a,y)，再反向计算梯度，沿着dw下降方向来调整参数w=w-α*dw。这里介绍一个典型的2层神经网络，第1层有4个神经元，第二层有1个神经元。每个节点

山羊君·2022-12-27 06:52

第03周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习目标：完成过拟合问题与神经网络的理论学习整理笔记完成编程作业并整理学习内容：7过拟合问题7.1什么是过拟合过拟合问题出现在变量过多的时候，这时训练出的假设函数能很好地拟合训练集，所以此时的代价函数也可能非常接近于0，或恰好等于0，但得到的图像很有可能千方百计地拟合训练集，但无法泛化新的样本，也就无法预测新样本的价格。泛化：指一个假设模型应用到新样本的能力。欠拟合：不能很好的拟合样本数据的函数（

MANDYBOOM·2022-12-27 06:49

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

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习

李奥去哪了·2022-12-26 22:12

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

吴恩达机器学习手写笔记（持续更新ing）

吴恩达机器学习笔记文章目录吴恩达机器学习笔记1.Introduction2.Linearregressionwithonevariable3.LinearAlgebrareview4.多变量线性回归（Linearregressionwithmultiplevariables

Mrwei_418·2022-12-26 13:02

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-12-26 09:45

吴恩达【神经网络和深度学习】Week1——深度学习概述

文章目录1、Whatisaneuralnetwork?2、SupervisedLearningwithNeuralNetworks2.1、Examples2.2、Theclassificationofdata3、WhyisDeepLearningtakingoff？4、Quiz课程笔记整理按照所讲章节的标题来完成1、Whatisaneuralnetwork?以房价预测模型为例，是一个由size过渡

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:31

Neural Network and Deep Learning-Week1

吴恩达（AndrewNg）相信大家都不陌生了。8月8日，吴恩达在他自己创办的在线教育平台Coursera上线了他的人工智能专项课程（DeepLearningSpecialization）。

Hiker1995·2022-12-26 07:31

HBU_神经网络与深度学习实验2 pytorch入门

目录写在前面的一些内容一、张量与算子的概念二、张量的操作1.创建张量（1）指定数据创建张量（2）指定形状创建张量（3）指定区间创建张量2.张量的属性（1）张量的形状（2）形状的改变（3）张量的数据类型（4）张量的设备位置3.张量与Numpy数组转换（1）张量转化为numpy数组（2）numpy数组转化为张量4.张量的访问（1）索引和切片（2）访问张量（3）修改张量5.张量的运算（1）数学运算（2）

ZodiAc7·2022-12-25 10:44

0908-2卷积层里的填充和步幅

填充步幅控制输出大小paddingstride这里有一个吴恩达不同的点（N+2P-K+1）/S个人觉得这个会好理解，但对于torch来说也是这么来计算padding和stride的填充可以增加输出的⾼度和宽度

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-25 01:30

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

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2中-神经网络基础

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️目录2.11向量化什么是向量化vectorization？loop循环向量化2.12向量化的更多例子2.13向量化Logistic回归2.14向量化Logistic回归的梯度输出2.15python中的广播2.11向量化什么是向量化vectorization？importnumpyasnpa=np.array[1,2,3,4]

SuzyBaiiyy:)·2022-12-24 13:41

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解第八周编程题 k-means and PCA

编程作业下载地址：https://download.csdn.net/download/wwangfabei1989/103181651.PCA.mfunction[U,S]=pca(X)%PCARunprincipalcomponentanalysisonthedatasetX%[U,S,X]=pca(X)computeseigenvectorsofthecovariancematrixofX%

王发北·2022-12-24 13:00

K-means聚类与PCA【Coursera 斯坦福机器学习】

本文基于Coursera斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者所有非手画图像（除公式）均来自课程侵删—————————————————————————————————————

爱看动漫的李皮皮·2022-12-24 13:58

机器学习十天学习计划四—神经网络与深度学习

神经元模型M-P神经元模型：一个神经元接收到其他n个神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”（一般是sig(x)阶跃函数或者Sigmoid函数）进行处理以产生神经元的输出感知机模型：感知机是一个有若干输入和一个输出的模型，通过一些二进制的输入，x1,x2……，然后产生一个二进制的输出。神经元的输出要么是0要么是

北海星·2022-12-24 10:34

机器学习笔记（第一周）——吴恩达ML课程

机器学习笔记（第一周）——吴恩达ML课程文章目录机器学习笔记（第一周）——吴恩达ML课程前言一、机器学习概念1.什么是机器学习2.什么是监督学习2.什么是无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable

派大星不憨·2022-12-24 09:40

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

吴恩达：不要与Google百度正面PK人工智能

经常有各路CEO向吴恩达抛出这个问题。在9月6日上午开幕的2018中国人工智能峰会（CAIS）上，吴恩达给出了自己的方法论。吴恩达指出，将传统行业与机器学习简单结合，并不会形成智能化公司。

ITValue·2022-12-24 03:39

使用python推荐的方式做图像resize

5imple·2022-12-24 03:33

吴恩达机器学习入门笔记

一、绪论1、监督学习：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。监督学习包括回归和分类理解：监督学习中训练数据既有特征又有标签，通过学习，让机器在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。举例：①【回归】房子大小（特征），预测房价（标签）②【分类】肿瘤大小（特征），预测肿瘤是否良性（标签）2、无监督学习：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，

Umikaze_·2022-12-23 23:03

吴恩达机器学习总结（三）——神经网络的反向传播

神经网络的反向传播在上一篇博客中，利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了，但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。这时我们需要使用这个误差值来调整神经网络本身，进而改变神经网络的输出值。误差传递我们知道在前向传播中，每个节点向下一层传递的信号所占权重不同。若只有一个节点的信号传递到输出节点，那调整神经网络输出值的方式将简单的多，只需要更新这个节点的权重即可。假如有多个

Anaconda_·2022-12-23 23:02

吴恩达-机器学习(11)-文字识别

文章目录Applicationexample:PhotoOCRProblemdescriptionandpipelineSlidingwindowsGettingLotsofDataandArtificialDataCeilingAnalysis:WhatPartofthePipelinetoWorkonNextApplicationexample:PhotoOCRProblemdescripti

仰望星空1994·2022-12-23 23:58

吴恩达-coursera-机器学习-week1

一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？1.3监督学习1.4无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.5梯度下降2.6梯度下降的直观理解2.7梯度下降的线性回归2.8接下来的内容三、线性代数回顾(LinearAlgebraReview

weixin_30337157·2022-12-23 23:28

【吴恩达机器学习笔记】001 什么是机器学习（What is Machine Learning）

一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。二、机器学习的定义Arth

水亦心·2022-12-23 23:57

1.1监督学习（机械学习吴恩达笔记）

#监督学习分为回归与分类其中这两个类别都是基于一个相同的目标:通过数据学习如何返回一个正确的答案回归通过无限多的可能输出数据中预测出数字举的例子是利用的是直角坐标系中通过无数的点，来预测出相对应的函数曲线分类通过尽可能多的数据，将数据先进行分类，然后预测出最有可能出现的类别例子：将病情的良性与恶行分类，标注在直角坐标系中，预测出一个曲线函数，将相关因素（大小，年龄）包含进去，然后来实现预测效果。

A百里A·2022-12-23 23:55

吴恩达机器学习（一）定义及算法简单介绍

WhatisMachineLearning?TwodefinitionsofMachineLearningareoffered.ArthurSamueldescribeditas:"thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed."Thisisanolder,informaldef

hosheaw·2022-12-23 23:55

机械学习（吴恩达）-6分类问题

我们一般不用线性回归来做分类问题我们接下来学习Logistic回归算法，他是一种分类算法，他的输出值介于0和1之间下面我们来学习决策边界，它可以帮助我们来理解假设函数在干什么？其中g为sigmod函数其中这条线为决策边界。它将平面分成了两个部分，决策边界是假设函数的一个属性。我们要用训练集数据来拟合，主要问题是如何避免代价函数使非凸函数。所谓代价函数，就是用来衡量预测输出和真实值的偏差程度。接下来

Mr529302·2022-12-23 23:51

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

机器学习 | 吴恩达机器学习第九周编程作业(Python版）

实验指导书下载密码:bgi7本篇博客主要讲解，吴恩达机器学习第九周的编程作业，主要包含异常检测实验和电影推荐系统实验两部分。原始实验使用Matlab实现，本篇博客提供Python版本。

CoreJT·2022-12-23 22:58

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题，分别是第一章使用神经网络识别手写数字——梯度下降算法是什么。主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念，最主要介绍了梯度下降算法。

刘爱然·2022-12-23 22:55

【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

吴恩达机器学习的报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ipympl‘

我的问题是解决方案就是首先在用命令行打开项目所在目录,先在编译器里面openinterminal，然后condaactivate某个环境，如果使用的是base环境就直接condaactivate然后直接pipinstallipympl

阿维的博客日记·2022-12-23 21:50

【学习资源汇总】

学习资源汇总机器学习双目视觉模型部署工具安装和使用MTMCT工作学习感悟篇机器学习吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

XTX_AI·2022-12-23 13:59

【神经网络与深度学习】各种激活函数+前馈神经网络理论 ① S型激活函数 ② ReLU函数 ③ Swish函数 ④ GELU函数 ⑤ Maxout单元

文章目录一、常见的三种网络结构二、激活函数（1）S型激活函数logistic函数和Tanh函数：hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leakyReLU】带参数的ReLU【ParametricReLU或者PReLU】指数线性单元【ELU】ReLU函数的平滑版本【SoftPlus】四种函数的图像（3）Swish函数（4）GELU函数（5）Maxo

Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

2022吴恩达机器学习课程——第三课（非监督学习）

注：参考B站视频教程视频链接：【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】写在前面：文章只是为了记录学习课程的整个过程，方便以后查漏补缺，方便找到对应章节，希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程

now_try_·2022-12-23 12:35

【更新中】智能车的逻辑与决策——介绍、理论与应用

VSM)3.深度学习3.1“层”Layers3.1.1池化层3.1.2全连接层3.1.3卷积层3.1.4SOFTMAX3.1.5回归层REGRESSIONLAYER3.2长短时记忆网络LSTM0.置顶资料神经网络与深度学习

你看不见我写的blog·2022-12-23 01:04

吴恩达机器学习6-逻辑回归

吴恩达机器学习6-逻辑回归1.分类问题如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件：答案只有两种是或不是如果使用线性回归，如下图:函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，不便于判断引入逻辑回归：算法的性质是：它的输出值永远在

小y同学在学习·2022-12-22 13:55

【机器学习（一）】什么是机器学习、监督学习及无监督学习

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。

趴抖·2022-12-22 11:19

【机器学习（二）】模型描述与代价函数

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。模型描述引例仍然是上期运用的房价例子：假设现出售的房子大小为1250平方英尺，想要推测它的房价。

趴抖·2022-12-22 11:17

【机器学习（三）】线性回归的梯度下降法

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。梯度下降法梯度下降法可以最小化任意函数J问题描述我们有一个函数J(θ_0,θ_1),现在需要用一个算法来最小化该函数J。