吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业代码下载：https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera课程1-神经网络和深度学习周数名称类型地址week1

目录深度学习做得好，有些历史从大脑中汲取灵感（或者只是统计数据？）-神经网络内部会发生什么为什么线性模型不起作用一些扩展和进一步的概念值得注意深度学习应用现在去做吧！更多资源接下来：玩一些游戏的时间！神经网络的工作原理，原因和深度。从大脑中汲取灵感。卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。真实世界的应用程序。通过深度学习，我们仍在学习函数f，将输入X映射到输出Y，而测试数据损失最小，就像我

文章导读：1.两个前提2.单输入单输出的情况3.一般情形：多输入多输出情况4.使用sigmoid以外的神经元5.修正阶跃函数6.总结神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立。大部分神经网络的使用者都知道这个性质，但是并不理解为什么神经网络会有这样的性质。而其理论证明对于非数学专业的同学来说并不好理解，所以本章旨在用直观的方

本文转载自：文章导读：1.两个前提2.单输入单输出的情况3.一般情形：多输入多输出情况4.使用sigmoid以外的神经元5.修正阶跃函数6.总结神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立。大部分神经网络的使用者都知道这个性质，但是并不理解为什么神经网络会有这样的性质。而其理论证明对于非数学专业的同学来说并不好理解，所以本章旨

神经网络和深度学习笔记（一）Logistic回归算法（LogisticRegression）[用于二分分类的算法]（一）基础知识二分分类CreatedwithRaphaël2.1.0InputInputOutputOutput0

1.1什么是神经网络（NeuralNetwork）？所谓“深度学习”指的是训练神经网络。一个神经网络中的重要函数：ReLU函数（修正线性单元）ReLU函数神经网络中含有隐藏单元。当你输入x时，经过神经网络会映射成y。从外部整体上看可以理解为输入数据得到输出的系统，神经网络可以理解为输入变成输出的在逻辑的分析过程，而隐藏单元则为分析过程的中间思考节点。只要给够足够多的x、y训练样本，神经网络便能计算

主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，

我会默认读者有一定神经网络和深度学习的基础知识，读者在这里不会看到大段推导和理论阐述。

Class1：神经网络和深度学习Week4：深层神经网络——编程练习目录Class1神经网络和深度学习Week4深层神经网络编程练习目录1深层网络用到的函数2初始化模型参数及反向传播3两层L层神经网络模型

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。0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”

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。

随着对神经网络和深度学习的兴趣日益浓厚，个人和公司声称在其日常工作流程和产品中不断增加人工智能的采用率。再加上AI研究的迅捷速度，新一轮的流行浪潮显示了解决其中一些难题的巨大希望。

1.神经网络概览神经网络的结构与逻辑回归类似，只是神经网络的层数比逻辑回归多一层，多出来的中间那层称为隐藏层或中间层。从计算上来说，神经网络的正向传播和反向传播过程只是比逻辑回归多了一次重复的计算。正向传播过程分成两层，第一层是输入层到隐藏层，用上标[1]来表示；第二层是隐藏层到输出层，用上标[2]来表示。方括号上标[i]表示当前所处的层数；圆括号上标(i)表示第i个样本。同样，反向传播过程也分成

第二周：神经网络基础2.1二分分类训练数据集大小：m_train测试数据集大小：m_test对于一个训练数据（x，y），x代表特征，x∈Rn，n表示数据维度，y代表label，y∈{0，1}。对于一组训练数据，既包含特征信息，也包含标签信息。‘对于一个容量为m的训练数据集：（x(1)，y(1)），（x(2)，y(2)），……，（x(m)，y(m)）定义特征矩阵X（一般每个数据作为一列，列数为样本个

本系列笔记旨在记录自己的学习过程，能够及时回顾整理学过的东西，有助于加深理解和记忆。学这个课程的同时，也在看《机器学习》（周志华），所以会将书和视频的内容结合起来，综合学习。那么本篇主要是第二周的视频课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。二分分类：简单的理解就是输出的结果是两个离散的值，就像课程中举的例子：通过输入一张图片的信息，经过一些列的计算，输出一个离散的

这是本系列学习笔记的第二篇，上篇为《神经网络和深度学习(吴恩达)_神经网络基础》本篇主要会谈到：神经网络的表示、激活函数神经网络的表示：神经网络到底长啥样？

四、神经网络和深度学习原文：MachineLearningforHumans,Part4:NeuralNetworks&DeepLearning作者：VishalMaini译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

回顾过去8年，计算机视觉中一个最艰深的学术命题物体识别被攻克，神经网络和深度学习重新定义了人工智能的方法论。

一、神经网络与计算机视觉图2.1YannLeCun和他的LeNet描述随着训练多层神经网络的秘密被揭开，神经网络再一次回到了学术界的面前，Rosenblatt的梦想似乎也正变得唾手可得。直到1989年，一个重要的发现被提出来了，那就是“多层前馈网络是一种通用的逼近器”[1]，直至今日，这一发现仍被广大教科书和讲座中被普遍引用着。它从数学角度证明，多层神经网络本质上可以实现任何一个函数，当然也就包括

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！

第二周神经网络基础1.logistic回归logistic回归是一个用于二分分类的算法，即输入一幅图像（64x64x3=12288），输出1或者0，将图像中的特征全部提取出来，形成一个[12288,1]的特征矩阵，若是M个样本，则M_train=[12288,m]，Y=[y1,y2...ym].输入参数X的维度为[12288,m]，参数w的维度同为[12288,1]，b为一个实数，则输出由于输出要

因为近期在学习神经网络和深度学习方面的内容，需要使用Python进行编程学习。因为之前没有学习过Python,所以就需要抓紧学起来，想要学的东西好多啊！！！

写在前面机器学习算法工程师的面试中常会问到一个很基础的问题，那就是反向传播公式的推导，今天看了下吴恩达老师的公开课《神经网络和深度学习》，将一些推导过程记录下来。

01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

第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第二周：神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)文章目录第一门课神经网络和深度学习

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。

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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。

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，大牛给出了一个小的Notation。

转载请联系作者并注明出处特别鸣谢：北京大学焦剑博士对RecurrentNeuralNetworksTutorialpart1一文的翻译和部分内容提供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

NO.1神经网络和深度学习http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html作者MichaelNielsen，全书七章，讨论dl七个核心话题，此书也被

转自|程序员书库(ID:OpenSourceTop)近年来，数据科学和数据挖掘越来越热门，许多人对神经网络和深度学习十分感兴趣，该主题下的书籍也呈现出爆炸式增长，判断一本书对你是否有用的方法就是看看其他人在看什么书

1.神经网络与深度学习深度学习概述神经网络基础之逻辑回归DeepLearning.ai课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习—神经网络基础编程作业：使用Numpy的基础Python、logistic回归神经网络基础之

目录1.1自然语言处理的挑战1.2神经网络和深度学习1.3自然语言处理中的深度学习1.1自然语言处理的挑战自然语言处理是一个设计输入与输出为非结构化自然语言数据的方法和算法的研究领域。

众所周知，人工神经网络和深度学习是当前人工智能技术的前沿，目前的产品主要集中在两者上。大多数写作机器主要使用NLP（自然语言处理）技术和深度学习。

一、神经网络和深度学习1.了解到了神经网络是怎样一种结构：input->hiddinglayers->output，其中hiddinglayers(隐藏层)可以设置多个layers，每一层可以设置多个节点

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

神经网络和深度学习——神经网路基础这一部分由于在机器学习课程中基本上已经学习过了，笔记也就简单罗列一下要点，相信大家都比较熟悉。2.1二分分类该节主要给出一些符号定义，学过机器学习课程后应该比较熟悉。

主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，

主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，

前面笔者花了数讲的时间讲解了基于神经网络和深度学习模型的自然语言处理技术，对深度学习在常规的文本序列模型中有了一个基本的了解。

4.基于深度学习的声学模型一提到神经网络和深度学习在语音识别领域的应用，可能我们的第一反应就是循环神经网络RN

参考：https://study.163.com/my#/smarts神经网络和深度学习改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化结构化机器学习项目0、总结参考：http://cs231n.stanford.edu

【目录】【吴恩达课后作业目录】课程周数名称类型语言地址课程1-神经网络和深度学习第1周深度学习简介测验中英传送门无编程作业编程作业————第2周神经网络基础测验中英传送门具有神经网络思维的Logistic

[DeeplearningAI笔记]第一章人工智能行业大师访谈觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~吴恩达老师课程原地址吴恩达采访GeoffreyHintonNG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念

文章目录第10章人工神经网络简介 1从生物神经元到人工神经元    1.1生物神经元    1.2具有神经元的逻辑计算    1.3感知器    1.4多层感知器和反向传播 2用TensorFlow的高级API来训练MLP 3使用纯TensorFlow训练DNN    3.1构建阶段    3.2执行阶段    3.3使用神经网络 4微调神经网络的超参数    4.1隐藏层的个数    4.2每个

01.神经网络和深度学习第二周神经网络基础先说明最简单的二分类，即可以把结果分为0和1两类，或者说是否两种的分类情况。比如说判定图片中是否有猫，标记为有（1）或者无（0）。

吴恩达斯坦福机器学习课程总结而网易云的吴恩达deeplearning.ai更加注重编程的学习，让我们带着之前的理论知识和搭建好的平台一起进行下一步的学习吧~课程概要：在第一课中，你将会了解神经网络的基础：什么是神经网络和深度学习

在前面章节中，我们引入不少算法和数据结构用以支持围棋机器人实现。由于围棋的步骤组合太多，几乎没有确定性的算法能在合理的时间内给出好的走法。从本节开始，我们将像AlphGo那样引入深度学习技术，通过训练神经网络的方式打造出一个强大的围棋机器人，使得这个机器人的围棋技能能够超越人类智慧之上。在如下课程中对深度学习技术进行了非常详细详尽的讲解，在这里我们不再对深度学习技术进行启蒙似讲解，而是认为你已经比

不支持数学公式，文章中有大量截图。更好的阅读体验，请点击：nbviewer在第一课第二周的的课程中，ng以识别图片中是否有猫为例，简单介绍了一下二分类（BinaryClassification）问题，以此引出对数几率回归算法(LogisticRegression)。LogisticRegression是一种常用的二分类问题求解算法，通常用于处理监督学习（supervisedlearning）相关问