神经网络和深度学习第3页

深度学习（一）吴恩达给你的人工智能第一课： 01.神经网络和深度学习

本文主要摘自吴恩达的深度学习课堂https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm目录第一周、深度学习概论1.1、欢迎来到深度学习工程师微专业1.2、什么是神经网络？1.2.1、RectifiedLinearUnit(ReLU)1.2.2、房子价格预测神经网络1.3、用神经网络进行监督学习1.3.1、监督学习常常包括了下面的几种神经

我爱AI·2023-01-09 00:19

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（七）

吴恩达【深度学习工程师】专项课程包含以下五门课程：1、神经网络和深度学习；2、改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；3、结构化机器学习项目；4、卷积神经网络；5、序列模型。

zchang81·2023-01-09 00:49

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

第一门课：神经网络和深度学习，会包含四周的课程，将学习如何建立神经网络，包括深度神经网络，以及如何用数据训练它。在这门课的结尾，将建立一个神经网络识别猫。whatisaneuralnetwork?

韬光养晦气·2023-01-09 00:17

深度学习-吴恩达：一、神经网络和深度学习

文章目录1、whatisaNeuralNetwork?（什么是神经网络）2、SupervisedLearningwithNeuralNetworks（监督学习）3、为什么深度学习会兴起？第一周测验测验题答案1、whatisaNeuralNetwork?（什么是神经网络）示例：房价预测Xsize→神经元→YpriceX从0开始，函数长这个样子：基于房子面积和房间数量，可以估算家庭人口数量基于邮政编码

哈！小白要成长！·2023-01-09 00:46

01 深度学习介绍 - 神经网络和深度学习 [Deep Learning Specialization系列]

本文是DeepLearningSpecialization系列课程的第1课《NeuralNetworksandDeepLearning》中IntroductiontoDeepLearning部分的学习笔记。内容包括：神经网络监督学习及其应用神经网络的类型训练数据的类型深度学习发展的原因1.神经网络要想学习深度学习（DeepLearning），必须先要了解神经网络（NeuralNetwork）。简单

puran1218·2023-01-09 00:16

吴恩达Coursera深度学习（1-3）编程练习

Class1：神经网络和深度学习Week3：浅层神经网络——编程练习目录Class1神经网络和深度学习Week3浅层神经网络编程练习目录1数据集2简单线性逻辑回归模型3神经网络模型1、数据集planar_utils.pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportnump

九方先生·2023-01-08 09:13

神经网络和深度学习 —— week3浅层神经网络（编程作业）

1.任务用一个隐含层的神经网络实现一个二分类。利用非线性的激活函数单元。计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。初始化模型参数。循环：—实现向前传播。—计算损失函数。—为了得到梯度值，实现向后传播。—更新参数（梯度下降）4.代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

涛涛酱·2023-01-08 09:42

吴恩达【神经网络和深度学习】Week3——浅层神经网络

文章目录ShallowNeuralNetwork1、NeuralNetworksOverview2、NeuralNetworkRepresentation3、ComputingaNeuralNetwork'sOutput4、VectorizingAcrossMultipleExamples5、ExplanationforVectorizedImplementation6、ActivationFun

小白有颗大白梦·2023-01-08 09:10

吴恩达deeplearning.ai《神经网络和深度学习》-深度学习概论（一）

数据集越大使用深度学习效果越明显对于图片数据适用于CNN神经网络对于音频，文字翻译适用于RNN神经网络对于图像与雷达信息的结合，适用于个性化订制的混合神经网络普通神经网络，CNN，RNN结构化数据与非结构化数据对于小尺寸的训练集，工程师的手工调参更重要。可能SVM等机器学习算法的效果超越神经网络的表现效果。但是对于大数据级别的数据，神经网络的优势突显。越大的数据量，就更需要更大规模的神经网络。来足

丰brother·2023-01-07 18:27

模型训练时应能根据训练数据自动改变网络结构和网络层数

1.概述神经网络和深度学习技术发展到如今的程度，已经在各行各业得到了广泛的应用，但是，我们看到的学术论文和各种技术报告中的神经网络结构，都是在训练之前设计好的，并且在训练过程中不会再改变，在模型使用过程中更加不会改变

De-Chang Wang·2023-01-07 11:31

吴恩达神经网络和深度学习-week3-浅层神经网络的要点记录

本文所有截图来自于吴恩达深度学习课视频课程。1、神经网络的表示上图是一个双层神经网络的例子，包括一层隐藏层和一层输出层，输入层不算做标准层，有时也将输入层成为第0层。下图详细描述了神经网络的主要构成：最左边是输入层，输入层的x1,x2,x3是样本x的三个特征值（上图只是一个样本的例子），例如：一张图片中，使用R、G、B三个通道的值来表示一个像素点，那么x1,x2,x3就对应这三个通道的值。输入层的

m0_59838738·2023-01-05 09:19

『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part1 DeepLearning-WEEK2』

[WEEK2]BasicsofNeuralNetworkprogramming可能大家学完了这一周的课，虽然吴教授通过图像的方式给大家直观的讲解了何为梯度的概念，但其实大家对梯度还没有很清楚的理解。下面我给出较为完整的定义，并让你知道其实我们不只有“梯度下降。下面采用回形针【一个人工智能的诞生】中的截图，若有版权问题请及时联系删除在微积分中，对多元函数（即含有很多个未知数的函数）求偏导数（如果你没

error13·2023-01-05 09:48

吴恩达【神经网络和深度学习】Week2——神经网络基础

文章目录1、LogisticRegressionasaNeuralNetwork1.1、BinaryClassification1.1.1、Introduction1.1.2、Notations1.2、LogisticRegression1.3、LogisticRegressionCostFunction1.4、GradientDescent1.5、Derivatives（导数）1.6、Mored

小白有颗大白梦·2023-01-05 09:45

吴恩达之神经网络和深度学习-2.5导数

这一节主要是让大家对导数有一个直接的认识，从简单的一元函数进行学习，那么什么是导数，导数在数学中如何进行表示，若是刚刚学过的童靴应该是很清楚的，那对于没有学过的，或者学习了好久又忘了的，我将用我自身的理解，给大家简单的复习一下，并在下一讲给出大家详细的公式供大家参考。首先，我们要知道什么是导数。导数的官方定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义当自变量x在x0处有增量△x(x0+△x也在

为援不可图·2023-01-05 08:14

神经网络入门 —— 感知机

因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。2.1感知

专治跌倒扭伤·2023-01-03 17:58

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

整个专题共包括五门课程：01.神经网络和深度学习；02.改善深层神经网络-超参数调试、正则化以及优化；03.结构化机器学习项目；04.卷积神经网络；05.序列模型。课程视频网易云课堂

王仙限·2022-12-28 18:26

python与自然语言处理之rnn在 nlps上的应用

1.引言在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。

数据科学家corten·2022-12-28 14:36

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。

山羊君·2022-12-27 06:23

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。

山羊君·2022-12-27 06:52

Andrew Ng's deeplearning Course1Week1 Nerual Networks and Deep Learning(神经网络和深度学习)

Introductiontodeeplearning1.深度学习介绍提到深度学习就不得不说到神经网络。那什么是神经网络呢？神经网络指一种有效的模拟大脑的学习算法。例1：单神经网络。根据房的大小来预测房价就是一个单神经网络，根据大小得出房价，中间的小圆圈就是单神经（singleneuron），实现了一个ReLU函数功能。ReLU即rectifiedlinearunit，即修正线性单元。（这个函数很重

福尔摩栋·2022-12-26 07:03

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

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

神经网络和深度学习之感知器工作原理

一、激活函数二、线性回归与梯度下降三、矩阵乘法一、激活函数在第一节中我们了解到，神经元不是单纯线性的，线性函数是只要有输入\(x\)，必定会有一个输出\(y\)与之对应，而神经元接收到信号不会马上做出响应，它会等待输入信号强度增大到超过阈值才会有输出，这就好比往杯子中倒水，只有水超过杯子的上边缘才会溢出来。所以，实际应用中我们会加入一个激活层，该激活层实际上是一些激活函数。在下图中，假设有三个输入

weixin_34187862·2022-12-21 22:29

吴恩达深度学习课程翻译

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

青竹aaa·2022-12-19 09:55

吴恩达第一门课神经网络和深度学习第一周：深度学习引用

前言吴恩达第一门课神经网络和深度学习第一周：深度学习引用一、Welcome在第一门课程中，你将会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。

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

深度学习入门--斋藤康毅总结

因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。感知机接收多个输入信号，输出

123hhhml·2022-12-17 11:15

吴恩达 deeplearning.ai - 神经网络和深度学习 - 第一周测验

原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79862336Week1Quiz-Introductiontodeeplearning1.Whatdoestheanalogy“AIisthenewelectricity”referto?AIispoweringpersonaldevicesinourhomesandoffices,sim

醉一心·2022-12-17 07:58

第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络

浅层神经网络1.神经网络概览2.神经网络的表示3.神经网络的输出4.多样本向量化5.激活函数6.为什么需要非线性激活函数7.激活函数的导数8.直观理解反向传播9.随机初始化1.神经网络概览对于以往由逻辑单元组成的简单神经网络，我们对其计算过程已经大致了解。接下来我们类比于浅层神经网络中。算法过渡：逐步求解：第一层根据输入计算z[1]z^{[1]}z[1]，然后计算第一层的输出a[1]a^{[1]}

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络

深层神经网络1.深层神经网络2.深层网络中的前向传播3.核对矩阵的维数4.为什么使用深层表示？5.前向传播和反向传播6.搭建神经网络块7.参数vs.超参数8.深度学习和大脑的关联性1.深层神经网络深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。命名规则上，一般只参考隐藏层个数和

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言

引言1.什么是神经网络2.神经网络的监督学习3.为什么深度学习会兴起1.什么是神经网络我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。如下图所示。我们知道价格永远不会是负数的。所以我们应用一个新的函数来拟合这组数据。该函数从趋近于零开始，然后变

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:42

第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础

神经网络的编程基础1.二分类2.逻辑回归3.逻辑回归的代价函数4.梯度下降法5.导数6.计算图的导数计算7.逻辑回归中的梯度下降(※)8.m个样本的梯度下降9.向量化10.向量化的更多例子11.向量化logistic回归12.向量化logistic回归梯度输出13.numpy广播机制14.关于python/numpy向量的说明1.二分类什么是二分类问题呢——举个栗子，给你一张图片，判断图片中动物是

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:42

吴恩达《深度学习》笔记汇总

根据学习进度，将吴恩达《深度学习》课程笔记总结如下，具体如下：第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础第一门课：神经网络和深度学习

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:01

深度学习与计算机视觉：卷二 chap04 什么是ImageNet？

自2012年Krizhevsky等人发表其开创性的AlexNet工作[8]以来，ILSVRC的排行榜一直被卷积神经网络和深度学习技术所主导。此后，深度学习方法不断扩大CNN与其他

不吃姜·2022-12-15 22:31

深度学习笔记-第一周

概要吴恩达老师的深度学习一共包括五门课第一门课程（神经网络和深度学习）：学习如何建立神经网络，包括一个深度神经网络，以及如何在数据上面训练他们。还将用一个深度神经网络进行辨认猫。四周时间。

蜂鸟up·2022-12-15 14:51

2016秋季网络程序设计学习总结

课程主要目标这门课程的主要目标是通过学习神经网络和深度学习等机器学习算法来实现出一个完整的对血常规检验报告的OCR识别、学习与分析系统

彰彰大人·2022-12-14 22:19

吴恩达之神经网络和深度学习2.2logistic回归

Logistic回归Logistic回归是在输出y均为0或1的监督学习问题中使用的一种学习算法。Logistic回归的目的是使预测和训练数据之间的误差最小化。例如：猫或不是猫给定由特征向量x表示的图像，该算法将评估猫在该图像中的概率。给定x,y^=p(y=1|x),其中0≤y^≤1Logistic回归中使用的参数如下：输入特征向量：x∈Rnx，其中nx是特征数训练标签：y∈0,1权值:w∈Rnx,

为援不可图·2022-12-12 19:11

重磅推荐！机器学习|深度学习|自然语言处理书籍/课程/资料/资源大分享！

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。

CSDN 程序人生·2022-12-09 14:01

神经网络和深度学习的简史

神经网络和深度学习的简史神经网络如何从最早的人工智能时代发展到现在的故事。

qq_40523298·2022-12-07 22:10

pytorch学习笔记2.0

目录一.深度学习中神经网络的基本张量操作二.对一个灰度图像张量的张量flatten操作一.深度学习中神经网络的基本张量操作在这里，我们将用重塑操作(reshape)来启动它，在开始进行重塑操作之前，首先对神经网络和深度学习的张量做一个全面的概述

渭滨第一起不来床·2022-12-06 12:00

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第09章启动并运行TensorFlow

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

weixin_33859231·2022-12-05 11:25

wndDL课程学习笔记

·神经网络和深度学习1.1深度学习概论修正线性单元ReLU线性回归取大于0的图线（rectifiedlinearunit）图像领域常用卷积神经网络（CNN）音频基于时间变化的序列数据，常用RNN（循环神经网络

星尘逸风·2022-12-05 09:54

第一周深度学习介绍

什么是神经网络和深度学习这部分我看到一个写的很好的文章，在这里我就不赘述了（本人比较懒~~~），废话不多说，想了解的同学可以点击深度学习和神经网络为什么深度学习会兴起深度学习变得如此火热的主要因素有：数据规模

-条小小鱼~·2022-12-04 21:32

神经网络和深度学习（6）-- 损失函数、代价函数和目标函数

神经网络和深度学习上一篇主目录下一篇文章结构1.损失函数，代价函数，目标函数2.损失函数3.代价函数3.1为什么需要代价函数3.2代价函数的形式4.目标函数【前言】这下函数是算法好坏的评价标准之一。

ShaneHolmes·2022-12-04 09:03

神经网络与深度学习学习笔记（一）——基本概念

1.什么是神经网络和深度学习随着神经科学、认知科学的发展，我们逐渐知道人类的智能行为都和大脑活动有关。

克苏鲁貓·2022-12-01 08:26

贝叶斯派的概率图模型概述（总）

1.什么是概率图模型2.概率图模型发展历程以下图论的BP的算法是推理算法，和神经网络和深度学习中的BP算法完全不同。

peizhi_220·2022-11-30 23:22

神经网络和深度学习-加载数据集DataLoader

加载数据集DataLoaderDataloader的概念dataloader的主要目标是拿出Mini-Batch这一组数据来进行训练在处理多维特征输入这一文章中，使用diabetes这一数据集，在训练时我们使用的是所有的输入x，在梯度计算采用的是随机梯度下降（SDG），每次选用一个样本来进行梯度计算，但存在缺点，优化时间过长而在Mini-Batch中我们选择小批量中的所有样本，可以最大化的利用向量

Ricardo_PING_·2022-11-30 19:59

Andrew Ng_Neural Networks and Deep Learning（待更新）

AndrewNg'sCourseraCourse:NeuralNetworksandDeepLearning课程1：神经网络和深度学习第一周：介绍第二周：神经网络编程基础第三周：浅层神经网络第四周：深层神经网络课程

BubbleCodes·2022-11-30 16:21

神经网络和深度学习-多分类问题Softmax Classifier

多分类问题SoftmaxClassifier在之前做糖尿病数据集的时候做的二分类问题，因为只有两类，所以只需要输出一个概率值，另一个概率值用1去减去就可以得到实际上在大多数数据集中是在处理一个多分类问题，例如MNIST中有10类标签神经网络如何设计我们在输出的时候，在原来只有p（y=1）的输出变为10个输出，这样就可以输出每一个样本属于每一个分类的概率，可能出现大多数分类都是高概率，这其中肯定是矛

Ricardo_PING_·2022-11-30 12:57

《深度学习的数学》chap1 神经网络的思想

《深度学习的数学》chap1神经网络的思想文章目录1-1神经网络和深度学习神经网络用神经网络实现的人工智能“人教导机器”类型的人工智能的问题1-2神经元工作的数学表示整理神经元的工作神经元工作的数学表示点火条件的图形表示

临风而眠·2022-11-29 05:11

神经网络和深度学习-处理多维特征的输入

处理多维特征的输入前面有两个数据集，一个回归，一个分类。在回归中输出y属于实数，而在分类中输出y属于一个离散的集合例如在糖尿病分类的数据集中DiabetesDataset，每一行作为一个sample（样本），每一列作为一个feature（特征）之前我们在一个维度上的logistic回归模型为现在我们要拓展到8个维度上面，每一个特征的的取值都要和权重进行相乘之后再将XW进行展开，并进行sigmoid

Ricardo_PING_·2022-11-28 21:02

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