神经网络和深度学习

神经网络优化-Dropout

Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
Xwei1226·2018-07-29 13:05

MATLAB神经网络工具箱（简单操作介绍）

前几天根据师兄提醒，开始根据之后硕士的项目开始学习相关必要知识和工具首先就是神经网络，通过学习《神经网络和深度学习》大体了解神经网络这个东西以及原理。这几天开始用MATLAB搭建神经网络的例程跑模型。
kiomi_kiomi·2018-07-27 21:20

Keras下深度学习模型性能评估

因此，拥有一种可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能是至关重要的。在本文中，您将发现一些使用Keras评估模型性能的方法。数据切分大量的数据和模型的复杂性需要很长的训练时间。
zetn_liu·2018-07-17 17:43

第 一 门课 神经网络和深度学习（一）

第一门课会以猫作为对象识别第二门课中，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。第三门课中，我们将使用两周时间来学习如何结构化你的机器学习工程。第四门课程中，我们将会提到卷积神经网络(CNN(s))，它经常被用于图像领域，你将会在第四门课程中学到如何搭建这样的模型。在第五门课中，你将会学习到序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理，以及其它问
万三豹·2018-07-16 10:31

【DL笔记1】Logistic回归：最基础的神经网络

个人认为理解并掌握这个logisticregression是学习神经网络和深度学习最重要的部分，也是最基础的部分，学完这个再去看浅层神经网络、深层神经网络，会发现后者就是logistic重复了若干次（当然一些细节会有不同
Stack_empty·2018-07-02 13:04

谷歌李飞飞：我们依旧站在人工智能研究的起点

说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的ImageNet挑战赛恐怕是世界上最著名的AI数据集。
人工智能学家·2018-06-28 00:54

吴恩达深度学习 | 神经网络和深度学习（第二周神经网络基础）

个人笔记（笔记基于吴恩达深度学习课程与中国海洋大学黄海广博士的深度学习笔记总结而成）2.1二分分类本周主要内容：神经网络编程基础知识使用逻辑回归函数来阐述正向传播与反向传播logistic回归是一个用于二分分类的算法例子：计算机保存一张图片要保存成三个独立的矩阵（红，绿，蓝），每个像素点都对应矩阵中的一个数字（亮度），像下图那样，把生成的三个矩阵组成一个特征向量x（先排列红像素值，排列完之后再排列
kudou1994·2018-06-10 11:11

神经网络和深度学习系统教程

神经网络和深度学习系列：神经网络与深度学习（1）——感知器本系列全部为原创文章，如果想跟随作者的脚步，可以关注微信公众号极客原创。回复“”gailv“”，免费得概率论和数理统计视频下载地址！
skyme·2018-06-05 15:00

深度学习和TensorFlow学习资源（书籍、文档和视频）

自己学习机器学习有一段时间了，有了一定基础，学习下深度学习和TensorFlow汇总下找到的比较好看学习资源，也方便看深度学习理论篇–视频吴恩达教授的视频网易云课堂吴恩达deeplearning课程学习的顺序是：1，神经网络和深度学习
凌晨点点·2018-06-02 12:02

浅析简单神经网络的基本原理与实现

最近在看AndrewNg老师的神经网络和深度学习课程视频，非常值得像我这样的新手看，因此我一边看视频，一边来总结一下，也算是对学习知识的一种巩固和理解的加深，如果有表达不当的地方，希望多多包涵。
ChiLi-L·2018-06-01 22:35

[Python人工智能] 四.神经网络和深度学习入门知识

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前三篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章又回到基础知识，结合莫烦大神的视频学习，讲解机器学习基础知识、神经网络基础、CNN、RNN、LSTMRNN、GAN等知识，主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会
Eastmount·2018-05-31 09:46

[Python人工智能] 四.神经网络和深度学习入门知识

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前三篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章又回到基础知识，结合莫烦大神的视频学习，讲解机器学习基础知识、神经网络基础、CNN、RNN、LSTMRNN、GAN等知识，主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会
Eastmount·2018-05-31 09:46

【学习笔记】Neural networks and deep learning-神经网络和深度学习

本文是OnlineBook《Neuralnetworksanddeeplearning-神经网络和深度学习》的学习笔记，主要记录概括章节内容，可以说是一个大纲，供复习之用，详细内容见链接原文。
Chen_yuazzy·2018-05-19 14:00

吴恩达深度学习流程3部分笔记--强烈推荐(这里是重点Review的)

deeplearning.ai_JupyterNotebooks，以下就是：第一章神经网络与深度学习(NeuralNetwork&Deeplearning)DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习
黑洲非人lyf·2018-05-13 18:13

【干货分享】吴恩达老师的视频教程

课程列表及链接中文课程https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm/第一课：神经网络和深度学习第二课：改善深层神经网络第三课：结构化机器学习项目第四课
AI启蒙研究院·2018-04-26 00:00

吴恩达-神经网络和深度学习课程-学习心得(一)

本篇文章即对第一个课程（神经网络和深度学习）共四周内容的学习心得。在文章的开始放出本课程包含的五个部分:进入正题，开始第一个课程NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络
lixincan_hit·2018-04-22 21:10

神经网络和深度学习笔记（二）

当你构建一个神经网络时，有一些技巧是非常重要的。例如，在神经网络设计中，若想遍历m个样本的训练集并不需要直接用for循环去遍历所有样本。神经网络的计算过程可以分为：前向传播（forwardpass）和反向传播(backwardpass)logistic回归（是一个用于二分分类的算法）2.1二分分类（BinaryClassification）二分分类的例子：一张有两只猫的图片，判断图片中是否有猫。（
变身的大恶魔·2018-04-21 17:56

机器学习之神经网络识别手写数字(纯python实现)

5ac971f7f265da238155e32b最近在学习机器学习有关神经网络的部分，其中有两份很好的参考资料，链接如下：NeuralNetworksandDeepLearningcolah.github.io前者是关于神经网络和深度学习的一份简单的入门资料
weixin_33725239·2018-04-08 06:26

学习Andrew Ng的神经网络和深度学习课程的笔记part one(二)

2.9针对单个样本的反向传播中的导数计算2.10针对m个样本的梯度下降2.11向量化（vectorization）关于向量化的作用，可以参见下面的例子，直观而形象的看出向量化能够节省运算时间的开销importnumpyasnpimporttimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot(a,b
Roy-Better·2018-04-04 22:36

2.5 《神经网络与深度学习》课程系列之导数

如果你顾虑到这点，请不要担心，你并不需要非常深入理解微积分，就能高效应用神经网络和深度学习。我在这里画了一个函数，f（a）=3a，它是一条直线，直观的解释导数。
杜佳豪·2018-04-03 21:01

AI学习笔记——卷积神经网络（CNN）

image.png上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)，这种连接关系叫全连接（FullConnected）。
Hongtao洪滔·2018-04-01 01:05

神经网络基础--DeepLearning.ai 学习笔记（1-2）

(-O-)神经网络和深度学习—神经网络基础1.二分类问题对于二分类问题，Ng给出了小的Notation。样本：
dby_freedom·2018-04-01 00:47

神经网络基础--DeepLearning.ai 学习笔记（1-2）

(-O-)神经网络和深度学习—神经网络基础1.二分类问题对于二分类问题，Ng给出了小的Notation。样本：
dby_freedom·2018-04-01 00:47

书单 | 深度学习修炼秘籍

这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍，往往是营长的最爱。
机器学习算法与Python学习·2018-03-27 00:00

AI学习笔记——神经网络和深度学习

在之前的文章里面，我介绍了机器学习的很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（NeuralNetwork(NN)）一个典型的神经网络如下图image.png其最基本的神经元是由一个线性函数和一个非线性的激
Hongtao洪滔·2018-03-26 07:43

1.2 【干货】人工智能实验室主任吴恩达：用神经网络进行监督

【干货】人工智能实验室主任吴恩达：用神经网络进行监督本文选自人工智能实验室主任吴恩达于2017年8月29日在网易云课堂上所讲授的名为《神经网络和深度学习》的课程。
杜佳豪·2018-03-24 10:26

1.1 深度学习概论第一讲：什么是神经网络？

告读者：开设这门《神经网络和深度学习》课程的初衷是希望可以培养成千上万的人使用人工智能，去解决真实世界的实际问题，创造一个人工智能驱动的社会。今天让我们一起学习深度学习概论第一讲：什么是神经网络？
杜佳豪·2018-03-22 23:49

吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【2】（精简总结）

相关课程内容一、神经网络和深度学习第三周浅层神经网络第四周深层网络结构知识点总结第三周浅层神经网络1.向量化m个实例正向传播：反向传播：2.随机初始化（RandomInitialization）（1）全零初
竹聿Simon·2018-03-13 17:50

书单 | 深度学习修炼秘籍

这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍，往往
AI科技大本营·2018-03-09 17:51

吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【1】（精简总结）

相关课程内容一、神经网络和深度学习第一周深度学习概论第二周神经网络基础知识点总结1.神经网络神经元：neuron2.房屋价格预测若干输入特征→输出3.标准神经网络4.猫的图像识别二元分类逻辑回归（1）图像表
竹聿Simon·2018-03-09 17:04

神经网络的简单了解

有关神经网络和深度学习的更详细的解释，请看这里。其“更深”版本正在图像识别，语音和自然语言处理等诸多领域取得巨大突破。现在的主要问题是何时使用神经网络？
q03581853·2018-03-09 17:37

书单 | 深度学习修炼秘籍

这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍，往往
AI科技大本营·2018-03-09 00:00

吴恩达深度学习笔记一：神经网络和深度学习

1.梯度下降中的一些计算第一个框：logistic回归方程的代价函数的导数dj/dz可认为是a-y第二个框：前一级变量的导数为后一级变量导数乘以其系数。另外求dZ和dA不需要进行”/m”操作#dA/dA_pre=(dA/dZ*dZ/dA_pre)=(dA/dZ*w),为了表示方便去掉了"dA/",故乘法不变dA_pre=np.dot(W.T,dZ)或者说在起前面的变量通过其系数来“放大”对最终结果
Dod_Jdi·2018-03-01 16:02

吴教主深度学习和神经网络课程总纲

第一部分：神经网络和深度学习第一周深度学习概论第二周神经网络基础1.2.1Logistic回归和梯度下降简介1.2.2Logistic回归和梯度下降计算的数学流程练习：numpybasic1.2.3使用向量化进行加速计算
Einstellung·2018-02-28 21:37

吴教主深度学习和神经网络课程总纲

第一部分：神经网络和深度学习第一周深度学习概论第二周神经网络基础1.2.1Logistic回归和梯度下降简介1.2.2Logistic回归和梯度下降计算的数学流程练习：numpybasic1.2.3使用向量化进行加速计算
Einstellung·2018-02-28 21:37

吴恩达深度学习视频笔记1-3：《神经网络和深度学习》之《浅层神经网络》

本文总结的是课程一《神经网络和深度学习》的第三周《浅层神经网络》，共11小节，本文涵盖其中的10小节。视频请访问deeplearning.ai或者网易云课堂。
Adrian0789·2018-02-27 09:11

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第02章 一个完整的机器学习项目（上）

第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第08章降维（第二部分神经网络和深度学习
SeanCheney·2018-02-21 21:44

神经网络和深度学习简史（全）

深度学习掀起海啸如今，深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年，但是，2015年似乎才是这场海啸全力冲击自然语言处理（NLP）会议的一年。——Dr.ChristopherD.Manning,Dec2015整个研究领域的成熟方法已经迅速被新发现超越，这句话听起来有些夸大其词，就像是说它被「海啸」袭击了一样。但是，这种灾难性的形容的确可以用来描述深度学习在过去几年中的异军突起——显著改善人们对解决人
算法与数学之美·2018-02-10 00:00

神经网络和深度学习简史（全）

深度学习掀起海啸如今，深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年，但是，2015年似乎才是这场海啸全力冲击自然语言处理（NLP）会议的一年。——Dr.ChristopherD.Manning,Dec2015整个研究领域的成熟方法已经迅速被新发现超越，这句话听起来有些夸大其词，就像是说它被「海啸」袭击了一样。但是，这种灾难性的形容的确可以用来描述深度学习在过去几年中的异军突起——显著改善人们对解决人
算法与数学之美·2018-02-10 00:00

利用 TensorFlow 实现排序和搜索算法

原文地址http://blog.csdn.net/gitchat/article/details/78588732当我们提到TensorFlow的时候，我们仅仅只会关注它是一个很好的神经网络和深度学习的库
寒月望山·2018-02-09 17:49

deeplearning.ai 之神经网络和深度学习 2

01.神经网络和深度学习之第一周——笔记2深度学习介绍【1.4为什么深度学习会兴起？（Whyisdeeplearningtakingoff?)】
种子选手·2018-02-08 00:42

唯品会2018校招机器学习、算法笔试题

神经网络和深度学习的概念区别：神经网络是我们经常看到的那种层级网络结构，它是指一种具体的模型。而深度学习是基于当神
bra_ve·2018-01-27 16:23

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)11.2什么是神经网络
码不停题Elon·2018-01-25 00:00

资源 | Hinton、LeCun、吴恩达......不容错过的15大机器学习课程都在这儿了

这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。
AI科技大本营·2018-01-21 00:00

神经网络和深度学习-第三周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

激活函数（ActivationFunction）这一周前几节的课程主要是通过细致的讲解如何向量化参数及变量，以及如何通过矩阵进行运算，这里没有太多需要额外讲解的部分，因此从3.6节的激活函数开始写起。前面做Logistic回归的时候激活函数选择的是Sigmoid函数：σ(z)=1/(1+e-z)，但这个函数并不是激活函数的唯一选择，这里提到另一个非常常用的函数是tanh函数，其数学表示为：a=ta
拓季·2018-01-10 16:35

10.4 人脸检测

http://blog.csdn.net/laingliang/article/details/52985527神经网络和深度学习不是所有东西需要记录下来，写在纸上，发自内心的自觉才是应该做到的，没做一件事我们应该有做它的意义
万三豹·2018-01-08 11:56

CNN入门材料：《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》

本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者。本文摘取了该书的「前言
机器之心V·2017-12-21 06:22

深度学习与神经网络入门必读1！

二、深度学习，一套强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理等诸多问题提供了最佳解决方
Li_GaoGao·2017-12-14 15:40

深度学习课程笔记第一周（深度学习概论）

以下为吴恩达老师DeepLearning.ai课程中，第一部分《神经网络和深度学习》第一周课程部分关键点的笔记。
jacksu在简书·2017-12-11 07:16

神经网络和深度学习笔记（ Andrew Ng）

1.为什么使用非线性函数呢？2.常用的激活函数(sigmod,tanh,Relu,leaklyrelu)3.开始时，应该随机初始化，如果全部初始化为相同的值，多个隐藏单元是没有意义的。4.tensorflow中遇到的问题：tensorflow中的estimator。高级API的用法
suqiang0313·2017-12-10 23:24
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