Deeplearning.ai

关于Python matplotlib scatter函数的一点认知

在吴恩达DeepLearning.ai课程1-3节中，有如下一段代码：X,Y=load_planar_dataset()#Visualizethedata:plt.scatter(X[0,:],X[1,
lq200321012·2020-08-03 01:32

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-4) 神经风格转换--编程作业

吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(4-4)神经风格转换–编程作业注：由于这个作业目前未找到完整的中文版的，所以楼主综合了几篇不完整的，自己完整运行了一遍（python3.5.4
nanami_酱_·2020-08-02 13:56

Coursera | Andrew Ng (02-week3-3.10)—深度学习框架

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2020-08-01 10:14

Coursera | Andrew Ng (01-week-4-4.1)—深层神经网络

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众
ZJ_Improve·2020-08-01 10:14

深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：11. 优化算法理论讲解

转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/5a2272ad9112b35ff3000000Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在本文中，我们将了解一些机器学习中的优化算法基本理论。主要包括：1.Mini-Batch梯度下降法2.指数加权平均法3.动量梯度下降法4.RMSProp梯
WangZhe0912·2020-07-30 15:08

太赞了！吴恩达家的 NLP 课程宣布免费对外开放！

前天晚上，吴恩达宣布DeepLearning.ai的NLP（自然语言处理）课程在Coursera上线了。
GitHubDaily·2020-07-30 00:09

如何入门AI

备注：内容为观看Deeplearning.ai后整理而来，如有侵权，请联系删除。
海边凝望·2020-07-29 00:20

【Coursera】吴恩达 deeplearning.ai 04.卷积神经网络 第二周 深度卷积神经网络 课程笔记

深度卷积神经网络2.1为什么要进行实例化实际上，在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架，往往也适用于其他任务。2.2经典网络LeNet-5AlexNetVGGLeNet-5主要针对灰度图像随着神经网络的加深，图像的高度nHnH和宽度nWnW在减小，信道数nCnC一直在增加。该神经网络中有一个至今仍在使用的模式：conv—pool—conv—pool—fc—fc—outputconv—pool—c
ForcedOverflow·2020-07-28 14:51

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 2 Residual Networks

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-27 23:43

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 2 Week 2 Optimization methods

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-27 23:43

【Deeplearning.ai 】吴恩达深度学习笔记及课后作业目录

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深度学习简介测验略week2神经网络基础笔记逻辑回归逻辑回归推导具有神经网络思维的Logistic回归编程作业识别猫week3浅层神经网络笔记浅层神经网络带有一个隐藏层的平面数据分类编程作业平面数据
Douzi1024·2020-07-27 17:50

吴恩达 深度学习 编程作业（4-4）- Face Recognition for the Happy House & Art: Neural Style Transfer

吴恩达Coursera课程DeepLearning.ai编程作业系列，本文为《卷积神经网络》部分的第四周“特殊应用：人脸识别和神经风格迁移”的课程作业。
大树先生的博客·2020-07-27 16:38

吴恩达 深度学习 编程作业（4-2）- Keras tutorial - the Happy House & Residual Networks

吴恩达Coursera课程DeepLearning.ai编程作业系列，本文为《卷积神经网络》部分的第二周“深度卷积模型”的课程作业。
大树先生的博客·2020-07-27 16:37

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业——Keras tutorial - the Happy House (4.2)

Welcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofseverallower-levelframeworksincl
Hansry·2020-07-27 15:10

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 2 Keras - Tutorial - Happy House

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-27 12:18

吴恩达再次刷屏，推出深度学习课程deeplearning.ai

接着6月，吴恩达在推特中公布了他的新网站Deeplearning.ai，这引起了一波行业和媒体对他下一个项目的猜测。今天所有的猜测都尘埃落定。
数据分析汪·2020-07-16 02:03

吴恩达又双叒叕刷屏了_你准备入坑了吗？

阅读原文请点击美国太平洋时间8点16分，吴恩达在推特上发布了重磅消息：deeplearning.ai课程登录Cousera，并同时在Medium发布博文介绍这套课程。
阿里云_云栖社区·2020-07-13 02:38

Jupyter notebook 切换 kernel

今天在做deeplearning.ai的过程中，遇到了Jupyter切换kernel的问题。首先介绍一下我的环境：windows10Anaconda3这周的课程需要安装TensorFlow。
030_西山我就来·2020-07-12 23:57

【吴恩达Deeplearning.ai笔记一】直观解释逻辑回归

深度学习（DeepLearning）是机器学习（MachineLearning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（LogisticRegression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。1符号约定逻辑回归一般用
云淡风清的Coding·2020-07-11 18:38

吴恩达 最新自然语言处理

deeplearning.ai简介吴恩达以及deeplearning.ai系列的课后作业本人借鉴了优秀的博客并且几乎全部手写代码有问题的可以在github/[email protected]联系我MachineLearning
nanase·2020-07-11 13:47

deeplearning.ai 第四课第一周， 卷积神经网络的tensorflow实现

1、载入需要模块和函数：importmathimportnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipyfromPILimportImagefromscipyimportndimageimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsfromcnn_utilsi
五步千里·2020-07-11 12:15

深度学习DeepLearning.ai系列课程学习总结：14. Tensorflow入门

转载过程中，图片丢失，代码显示错乱。为了更好的学习内容，请访问原创版本：http://www.missshi.cn/api/view/blog/59bbcb46e519f50d04000206Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）在之前的内容中，我们始终都是在使用numpy来实现神经网络。然而，对于大型的神经网络模型而言，这样是非常耗时的。幸运的是现在有很多成熟的深度学习框架可以给
WangZhe0912·2020-07-11 10:27

机器学习训练秘籍_学习笔记

本文主要参考“吴恩达deeplearning.ai——机器学习训练秘籍”（https://accepteddoge.github.io/machine-learning-yearning-cn/）进行学习整理的笔记
hhhooo000·2020-07-11 07:37

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.5&1.6)—About this Course & Course Resources

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：微信公众号-
ZJ_Improve·2020-07-10 23:03

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(5)第二课-第一周：深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning)

第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization)第一周：深度学习的实践层面(PracticalaspectsofDeepLearning)文章目录第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeura
geekxiaoz·2020-07-10 15:46

吴恩达Deeplearning.ai 知识点梳理（course 5，week 2）

  本周主要讲WordEmbeddings，WordEmbeddingIntroWordRepresentation  之前我们表示word，都是采用one-hot进行表示。这种方式有一个缺点，就是词和词之间是正交的。但是事实上词和词之间是有关系的。举个例子来说，Iwantaglassoforange()，一般就填juice，现在就算我们的languagemodel学会了orange和juice是
asasasaababab·2020-07-09 13:37

吴恩达Deeplearning.ai 知识点梳理（course 5，week 3）

  本周主要讲了多种sequencetosequence结构，包括conditionallanguagemodel，beamsearching，bleu，attention，speechrecognition，以及triggerworddetection。目录BasicModelPickTheMostLikelySentenceBeamSearchRefinementofBeamSearchErr
asasasaababab·2020-07-09 13:37

jupyter notebook问题unable to open file: name = 'datasets/train_catvnoncat.h5'和No modul‘lr_utils'

unabletoopenfile:name=‘datasets/train_catvnoncat.h5’和Nomodul‘lr_utils’环境：Ubuntu16.04anaconda3Python3.5在做吴恩达的deeplearning.ai
Will_Ye·2020-07-09 12:27

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.2)—What is a Neural Network?

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出
ZJ_Improve·2020-07-09 12:45

吴恩达老师深度学习课程完整笔记

这里附上deeplearning.ai的官网：deeplearning.ai
Miracle8070·2020-07-09 01:51

吴恩达Course 2 改善深层神经网络 笔记

本文主要参考红色石头Will大佬的完结篇|吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总、何宽大大的【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】，诸多语句和代码摘取其中原句
CoreJia·2020-07-08 22:54

Coursera deeplearning.ai 深度学习笔记2-2-Optimization algorithms-优化算法与代码实现

1.优化算法1.1小批量梯度下降(Mini-batchGradientDescent)对于很大的训练集m，可以将训练集划分为T个mini-batch，分批量来学习，这样将第t个mini-batch的参数定义为X{t}、Y{t}。训练流程如下：fort=1,…,TforwardpropagationonX{t},computecostJ{t},backwardpropagationtocompute
tu天马行空·2020-07-08 08:55

DeepLearning.ai笔记:(5-2) -- 自然语言处理与词嵌入(NLP and Word Embeddings）

title:‘DeepLearning.ai笔记:(5-2)–自然语言处理与词嵌入(NLPandWordEmbeddings)’id:dl-ai-5-2tags:dl.aicategories:AIDeepLearningdate
zjufangzh·2020-07-08 05:35

DeepLearning.ai作业:(5-2) -- 自然语言处理与词嵌入(NLP and Word Embeddings)

title:‘DeepLearning.ai作业:(5-2)–自然语言处理与词嵌入(NLPandWordEmbeddings)’id:dl-ai-5-2htags:dl.aihomeworkcategories
zjufangzh·2020-07-08 05:35

DeepLearning.ai作业:(5-3) -- 序列模型和注意力机制

title:‘DeepLearning.ai作业:(5-3)–序列模型和注意力机制’id:dl-ai-5-3htags:dl.aihomeworkcategories:AIDeepLearningdate
zjufangzh·2020-07-08 05:35

DeepLearning.ai笔记:(5-3) -- 序列模型和注意力机制

title:‘DeepLearning.ai笔记:(5-3)–序列模型和注意力机制’id:dl-ai-5-3tags:dl.aicategories:AIDeepLearningdate:2018-10
zjufangzh·2020-07-08 05:35

deeplearning.ai - 优化算法 (Optimization Algorithms)

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化吴恩达AndrewNgMini-batch梯度下降法把巨大的数据集分成一个一个的小部分5000000examples,1000×5000,X{1}...X{5000}X{1}...X{5000},Y{1}...Y{5000}Y{1}...Y{5000}epochmeansasinglepassthroughthetrainingsetBatchgradi
纫秋兰以为佩·2020-07-08 05:30

如何免费旁听Coursera付费课程（申请付费证书，成为全球翻译志愿者）

FreeTrial前言Coursera（类似的还有由MIT主导的Edx,国内清华大学主导的学堂在线等）作为MOOC的首创以及重要推动者，因其众多世界顶尖名校（斯坦福大学主导）和教育机构（比如AndrewNG的Deeplearning.ai
Geek笑点低·2020-07-07 22:00

02.改善深层神经网络课程总结 -- 吴恩达(deeplearning.ai)

1、深度学习的实用层面1.1训练、验证、测试集对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，我们会将问题的data划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集或者又称为简单交叉验证集（hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用
简之·2020-07-07 18:12

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 1 Convolutional Neural Networks: Step by Step

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-07 09:41

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 2 Week 1 2.Regularization

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-07 09:40

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 1 Week 4 assignment4_2

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-07 09:40

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-1) 卷积神经网络--编程作业

Part1：卷积神经网络本周课程将利用numpy实现卷积层(CONV)和池化层(POOL),包含前向传播和可选的反向传播。变量说明上标[l][l]表示神经网络的第几层上标(i)(i)表示第几个样本上标[i][i]表示第几个mini-batch下标ii表示向量的第几个维度nHnH,nWnW,nCnC分别代表图片的高，宽和通道数nHprevnHprev,nWprevnWprev,nCprevnCpre
haoyutiangang·2020-07-07 09:26

deeplearning.ai课程作业：Recurrent Neural Networks- Course 5 Week1

deeplearning.ai课程作业：RecurrentNeuralNetworks-Course5Week1需要的依赖文件可以点击这里下载，三个部分所需的依赖包都在里面，保存路径的方法可以查看本人头几篇
Will_Ye·2020-07-07 01:03

DeepLearning.ai作业:(2-2)-- 优化算法（Optimization algorithms）

title:‘DeepLearning.ai作业:(2-2)--优化算法（Optimizationalgorithms）’id:2018091711tags:dl.aihomeworkcategories
zjufangzh·2020-07-06 18:24

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 1 Convolution model - Application

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？
hongbin_xu·2020-07-06 16:04

吴恩达对话Yann LeCun：从相识Hinton到深度学习崛起

机器之心整理机器之心编辑部深度学习专项课程Deeplearning.ai中，也包含吴恩达和多位深度学习大牛的对话视频，之前YouTube上已经公开了他与GeoffreyHinton、YoshuaBengio
深度学习世界·2020-07-05 14:09

【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(8)：卷积神经网络的应用

认识了解了卷积神经网络的工作原理及其一些经典的网络结构后，这里介绍如何应用卷积神经网络，实现目标检测、人脸识别及神经风格转换。目标检测图像识别中，目标检测的任务，是对输入图像样本准确进行分类的基础上，检测其中包含的某些目标，并对它们准确定位并标识。目标定位图像分类问题一般都采用Softmax回归来解决，最后输出的结果是一个多维列向量，且向量的维数与假定的分类类别数一致。在此基础上希望检测其中的包含
Hugsy19·2020-07-05 12:31

【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(7)：卷积神经网络

计算机视觉（ComputerVision)是一门研究如何教机器“看”的科学，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域的研究也得到了快速的发展。在对各种图像进行处理的过程中，往往在少量的图像中便蕴含着大量的数据，难以用一般的DNN进行处理。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,C
Hugsy19·2020-07-05 12:31

【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(1)：逻辑回归

深度学习（DeepLearning）是机器学习（MachineLearning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（LogisticRegression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。符号约定逻辑回归一般用于
Hugsy19·2020-07-05 12:28
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