神经网络和深度学习第5页

【深度学习吴恩达】神经网络和深度学习--第三周课后测验及编程作业

测验题4.Youarebuildingabinaryclassifierforrecognizingcucumbers(y=1)vs.watermelons(y=0).Whichoneoftheseactivationfunctionswouldyourecommendusingfortheoutputlayer?(您正在构建一个识别黄瓜（y=1）与西瓜（y=0）的二元分类器。你会推荐哪一种激活函

早知晓·2022-08-24 15:43

深度学习系列 -- 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)（一）：深度学习引言以及神经网络编程基础

目录一、深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning)1、欢迎介绍2、什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)3、神经网络的监督学习(SupervisedLearningwithNeuralNetworks)4、为什么深度学习会兴起？(WhyisDeepLearningtakingoff?)二、神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetwork

已退游，勿扰·2022-08-19 07:14

吴恩达深度学习之一《神经网络和深度学习》学习笔记

一、深度学习概论1.2什么是神经网络如上图所示的房价预测，我们可以把它的线性回归看作一个神经元构成的神经网络。神经元就是那个圈，是一个用于映射计算的函数。图中使用的是十分常见的ReLU函数，全称为修正线性单元（又称线性整流函数），就是一个非负的线性回归，让预测本应=2个线性激活函数，就已经是多余了，显然一层中最多1个线性激活函数，而且一层中只有1个线性激活函数也是多余的，这层可以删掉，因此一层中至

Umikaze_·2022-08-13 09:43

吴恩达深度学习笔记01——神经网络和深度学习2浅层神经网络

PS：梯度下降法（GradientDescent）是神经网络的核心方法，用于更新神经元之间的权重，以及每一层的偏置；反向传播算法（Back-PropagationAlgorithm）则是一种快速计算梯度的算法，将梯度反向传播回去，从而能够使得梯度下降法得到有效的应用。一、神经网络表示竖向堆叠起来的输入特征被称作神经网络的输入层（theinputlayer）。神经网络的隐藏层（ahiddenlaye

阿尔基亚·2022-08-13 09:11

吴恩达深度学习笔记01——神经网络和深度学习1

实现一个神经网络时，如果需要遍历整个训练集，并不需要直接使用for循环。神经网络的计算过程中，通常有一个正向过程（forwardpass）或者叫正向传播步骤（forwardpropagationstep），接着会有一个反向过程（backwardpass）或者叫反向传播步骤（backwardpropagationstep）。一、Logistic回归Logistic回归是一个用于二分分类的算法。（二分

阿尔基亚·2022-08-13 09:11

深度学习与OpenCV DNN模块:权威指南

使用神经网络和深度学习，我们已经达到了一个阶段，计算机可以开始真正地理解和识别一个物体，并具有很高的准确性，甚至在许多情况下超过了人类。

@BangBang·2022-08-12 14:02

路标识别 matlab 聚类算法,基于卷积神经网络的交通路标检测v1.doc

然而，真实交通场景复杂多变，光照条件、天气条件、局部遮挡、背景色相似干扰、阴影干扰等问题使交通标志检测系统的研究远未达到成熟卷积神经网络是将人工神经网络和深度学习技术结合而产生的一个新型人工神经网络方法

张友东·2022-08-11 14:10

吴恩达深度学习笔记

你将学习本系列课程(专业):神经网络和深度学习改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化构建你的机器学习项目吨/德卷积神经网络端到端自然语言处理:建立序列模型RNN,LSTM我的目标理解深度学习基本原理常用算法流程常用术语不求算术推导不求算术推导不求算术推导使用深度学习框架入门介绍例

reno_yuan·2022-08-08 07:22

吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-3-参数随机初始化

随机初始化参数的重要性参数的随机初始化很重要，而不是直接初始化为0对于logistic回归，可以将权重初始化为0。但如果将神经网络的各参数全部初始化为0，再使用梯度下降算法，那会完全无效（把偏置b初始化为0是可行的（当然也可以随机初始化），但是将权重w初始化为0就会出问题）出问题的原因是因为，当权重初始化为0时，不同的计算会得到相同的结果，吴老师将其称为需要破坏的对称性问题。至于为什么我们把w在随

Harry嗷·2022-08-07 07:54

吴恩达神经网络和深度学习第二课笔记-week1-超参数调试、正则化以及优化

一、数据集（P1）数据集分类：训练数据集（trainingset）：在训练集上之下训练算法，进行模型拟合交叉验证集（corssvalidationset/developmentset/devset）：通过交叉验证集来选择最好的模型（评估不同算法、调整模型超参数等），经过验证后，选定最终模型测试集（testset）：对最终所选定的神经网络系统做出无偏评估，用于评估模型的泛化能力各数据集的占比：传统的

m0_59838738·2022-08-07 07:17

深度学习经典数据集汇总

深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。

louwill12·2022-08-04 20:27

【深度学习】深度学习经典数据集汇总

深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。

风度78·2022-08-04 20:25

第3周用1层隐藏层的神经网络分类二维数据

课程1神经网络和深度学习第2周用1层隐藏层的神经网络分类二维数据我是参考此博文，完成该作业。

伍六琪·2022-08-03 19:09

吴恩达深度学习——读书笔记

神经网络和深度学习深度学习概述深度学习（DeepLearning）是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。这是一个基本的神经网络模型结构。

studyeboy·2022-07-30 07:11

神经网络和深度学习（三）——反向传播工作原理

反向传播算法工作原理在上一篇文章，我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习，从而改变权重和偏差。但是，前面我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度，这是一个很大的遗憾。这一篇文章，我们将介绍一种称为反向传播的快速计算梯度的算法。使用反向传播算法学习的神经网络比其他早期的方法要快很多，这使得使用神经网络可以解决之前不能解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中最重要的组成部分。你完全可以忽略反向传播算

1024gcg·2022-07-30 07:40

【机器学习算法】神经网络和深度学习-4 重要的BP网络使用总结，了解BP神经网络的魅力

目录BP神经网络需要注意的地方。数值型字段的预处理方式类别型字段的预处理方式：目标字段的数据预处理：实际案例BP神经网络与逻辑回归、线性回归及非线性回归间的关系。BP神经网络的优缺点：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】BP神经网络需要注意的地方。今天我们主要和大家说一下BP神经网络需要注意的地方数值型字段的预处理方式因为我们BP神经网络

晴天qt01·2022-07-26 07:07

【机器学习算法】神经网络和深度学习-1 神经网络概述和感知机介绍

目录神经网络概述感知机（Perceptron）及感知机的极限。感知机：感知机的极限：多层感知机（multi-LayerPerceptron）总结：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】神经网络与深度学习是最近的热门话题，产生了很多人工智能上的应用。所以我们学习的内容也会相对多一些。神经网络概述神经网络我们是从生物的神经网络构造上得到的灵感我

晴天qt01·2022-07-25 07:05

AI 翻译助力社交泛娱乐应用全球无障碍沟通

·2022-07-14 13:35

吴恩达深度学习《神经网络与深度学习》课程笔记总结与习题（1）--深度学习引言

第一周：深度学习引言IntroductiontoDeepLearning1.1欢迎Welcome将学习到的内容第一门课中：神经网络和深度学习，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它们

一起学习一起卷·2022-07-13 07:14

A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing2019综述学习

ASurveyoftheUsagesofDeepLearningforNaturalLanguageProcessing2019综述学习1.介绍2.自然语言处理和深度学习2.1自然语言处理2.2神经网络和深度学习

weixin_45562632·2022-07-01 07:34

神经网络和深度学习二者之间的关系

针对新手来说，神经网络和深度学习这两个概念总是处于一种似懂非懂的朦胧状态，今天就彻底搞懂它们的区别。

花露水和暖壶·2022-05-27 07:11

AIQ - deeplearning.ai 全套吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源在线阅读

http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html深度学习笔记目录第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning

研发之道·2022-05-21 07:48

神经网络和深度学习（四）- 深层神经网络

神经网络和深度学习（四）-深层神经网络一、深层神经网络(DeepL-layerneuralnetwork)二、深层网络中的前向传播(ForwardpropagationinaDeepNetwork)三、

997and·2022-05-17 07:07

[作业/人工智能] 作业4 CNN - 卷积

主要参考资料：《神经网络和深度学习》—邱锡鹏所用测试图片来源于公开网络，无意侵犯创作权益，如涉及侵权，请联系删除。

車鈊·2022-05-13 07:22

感知机介绍

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。1.什么是感知机？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。

机器人_robot·2022-05-08 17:52

深度学习个人快速入门学习路线

PDF先看到神经网络时直接去看3bule1brown推出的神经网络讲解视频,有关神经网络和深度学习的在线书籍，建议先阅读这本书的前两章(应该可以搞懂反向传播的概念)，当后面熟悉更

xueHui_·2022-04-28 07:15

神经网络和深度学习初识

前言：这里对神经网络和深度学习不做展开的谈论，只从应用层面大体的聊聊他们的应用，有个大体的认识1.什么是神经网络？咳咳，说了这里不会对其展开谈论。下面这张图就是一个神经网络系统，它由很多层组成。

且行且安~·2022-04-06 15:46

【笔记+总结】Andrew Ng-神经网络和深度学习

文章目录1参考2个人评价3总结4解惑1参考学习时间：2020-12-17-2020-12-18神经网络和深度学习BYAndrewNg.2个人评价讲的很细致，比较适合初始初始入门，毕竟AndrewNg连求导等都讲

阿尔法狗Zero·2022-03-28 07:34

第一门课神经网络和深度学习（一）-深度学习引言

神经网络和深度学习（一）-深度学习引言一、欢迎(Weclome)二、什么是神经网络(WhatisNeuralNetwork)三、用神经网络进行监督学习(supervisedlearningwithneuralnetworks

997and·2022-03-23 08:39

CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet

计算机视觉的三大任务自从神经网络和深度学习方法引入到图像领域，

louwill12·2022-03-23 08:57

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第三周浅层神经网络编程

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习学习链接：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业Planardataclassificationwithonehiddenlayerplt.scatter

passer__jw767·2022-03-22 17:42

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第二周神经网络基础编程

以下为文章内容学习链接：[【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第二周作业](https://blog.csdn.net/u013733326/article/details

passer__jw767·2022-03-22 17:42

人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的发展历程（下）

之前向大家介绍了人工智能和机器学习的发展历程，今天我们分享神经网络和深度学习这一段同样跌宕起伏且波澜壮阔的发展历程。阅读链接：人工智能、机器学

壹脑云·2022-03-14 07:05

重磅 | 10本经典深度学习和神经网络书籍开放阅读

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。

AI科技大本营·2022-03-14 07:47

推文科技：AI解决方案助力内容出海

2016年9月，谷歌发布采用了神经网络和深度学习技术

·2022-03-08 10:29

初学深度学习——《深入浅出深度学习：原理剖析与python实践》

最外面的圆环代表人工智能，里面一层表示机器学习，人工神经网络和深度学习处于中心位置，也可以简单理解为机器学习是人工智能的一个分支，而深度学习则是一种特殊的机器学习实现方法。

miller0105·2022-02-27 11:01

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章训练模型

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_34392435·2022-02-23 07:14

1-1 深度学习概论

吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记1.简单的神经网络上图可以看做一个简单的神经网络：x为该网络的输入，y为输出，也就是房子的价格。每一个节点可以看做一个函数。

温素年·2022-02-17 20:31

神经网络和深度学习-2.4向量化

向量化是消除代码中显示的for循环语句的艺术两种写法的代码image.png正向传播image.png一些小的建议使用numpy的时候，不要使用np.random.rand(5)这种生成秩为1的数组，因为这个数组不是向量，应该把向量的每一个纬度都写好，这样可以防止出现不可调试的bug最好按照下面的形式来创建numpy矩阵image.png

cswb5511·2022-02-03 19:35

【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础

卷积神经网络的基本原理前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍，这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结。所谓卷积，就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取，通常用于图片识别中。

Uniqe·2021-11-25 00:00

吴恩达《神经网络和深度学习》第四周编程作业—深度神经网络应用--Cat or Not?

吴恩达《神经网络和深度学习》—深度神经网络应用--CatorNot?

Roar冷颜·2021-11-16 16:54

吴恩达《神经网络和深度学习》第四周编程作业—构建深度神经网络

吴恩达《神经网络和深度学习》—构建深度神经网络1安装包2构建深度神经网络的框架3初始化3.1两层神经网络参数的初始化3.2L层神经网络参数的初始化4前向传播模块4.1线性前向4.2前向线性激活4.3L层模型

Roar冷颜·2021-11-16 00:03

吴恩达《神经网络和深度学习》第三周编程作业—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据

吴恩达《神经网络和深度学习》—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据1安装包2数据集3简单Logistic回归4神经网络模型4.1定义神经网络结构4.2初始化模型的参数4.3循环4.3.1前向传播4.3.2

Roar冷颜·2021-11-12 12:22

吴恩达《神经网络和深度学习》第二周编程作业—用神经网络思想实现逻辑回归

吴恩达《神经网络和深度学习》—用神经网络思想实现逻辑回归1安装包2问题概述3学习算法的一般架构4构建算法的各个部分4.1激活函数4.2初始化参数4.3前向和后向传播4.4使用梯度下降算法更新学习参数4.5

Roar冷颜·2021-11-10 15:56

吴恩达《神经网络和深度学习》编程作业—numpy入门，函数向量化实现

吴恩达《神经网络和深度学习》编程作业—numpy入门，函数向量化实现1使用numpy构建基本函数1.1sigmoidfunction和np.exp()1.2Sigmoidgradient1.3重塑数组1.4

Roar冷颜·2021-11-09 13:23

采用yoloV5+pycharm的自己数据集训练目标检测与识别

yolo+pytorch的网课，逐渐有了更深的理解，分类器已经是很过时的技术了，之前对深度学习和神经网络并没有了解，但是赶鸭子上架，应用重要，原理后续再学吧，在初步了解了CV的基本概念后，动手跟着做带神经网络和深度学习的目标检测

刘凯戈·2021-11-02 17:45

神经网络和深度学习 - Chapter7 超参数调优

超参数调优：GridSearchvs随机搜索神经网络中参数主要包括：学习率、优化器、batchsize等；常采用的超参数选择的方法有：GridSearch方法和随机搜索的方法，更建议使用随机搜索的方法，因为可能很多参数并不重要，也不确定哪个取值范围才是最好的。image.png从粗粒度到细粒度，现在整个空间中随机找到一个结果较好的参数范围，然后再此范围中再进行随机搜索。找到最优的参数组合。imag

nlpming·2021-09-29 16:26

吴恩达《神经网络和深度学习》学习笔记——（一）神经网络的编程基础

第二周：神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)文章目录第二周：神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)前言正文2.1二分类(BinaryClassification)2.2逻辑回归(LogisticRegression)2.3逻辑回归的代价函数（LogisticRegressionCostFunction

Jackeeee_M·2021-08-04 22:09

吴恩达深度学习-第一课神经网络和深度学习-第2周课后编程

吴恩达深度学习，第1课，第二周的编程题的概述importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporth5pyimportscipyfromPILimportImagefromscipyimportndimagefromlr_utilsimportload_dataset##第二周的课后编程训练#1-介绍了项目中需要的一些库，并导入numpy，matplot

龟速扣代码·2021-07-25 17:09

1.3 浅层神经网络（One hidden layer Neural Network）1

从今天开始，本人将继续学习吴恩达教授的深度学习课程第一部分神经网络和深度学习第三周浅层神经网络的相关课程，这部分课程将分为两天进行学习，并整理学习笔记。

MaggieCh·2021-06-27 13:43

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