Learing(Andrew) 第6页

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。一个神经元内部的操作分为两步：第一步是输入特征的线性组合，第二步是将z通过激活函数进行非线性变化得到a，也就是对y的拟合。先沿着正向计算损伤函数L(a,y)，再反向计算梯度，沿着dw下降方向来调整参数w=w-α*dw。这里介绍一个典型的2层神经网络，第1层有4个神经元，第二层有1个神经元。每个节点

山羊君·2022-12-27 06:52

第03周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习目标：完成过拟合问题与神经网络的理论学习整理笔记完成编程作业并整理学习内容：7过拟合问题7.1什么是过拟合过拟合问题出现在变量过多的时候，这时训练出的假设函数能很好地拟合训练集，所以此时的代价函数也可能非常接近于0，或恰好等于0，但得到的图像很有可能千方百计地拟合训练集，但无法泛化新的样本，也就无法预测新样本的价格。泛化：指一个假设模型应用到新样本的能力。欠拟合：不能很好的拟合样本数据的函数（

MANDYBOOM·2022-12-27 06:49

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

第一门课程中，你将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。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、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，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式。

开始King·2022-12-27 06:18

Machine learning week 10(Andrew Ng)

文章目录Reinforcementlearning1.Reinforcementlearningintroduction1.1.WhatisReinforcementLearning?1.2.Marsroverexample1.3.ThereturninReinforcementlearning1.4.Makingdecisions:Policiesinreinforcementlearning1

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:35

Machine learning week 9(Andrew Ng)

文章目录Recommendersystems1.Collaborativefiltering1.1Makingrecommendations1.2Usingper-itemfeatures1.3CollaborativeFilteringalgorithm1.4.Binarylabels:favs,likesandclicks1.5.Meannormalization1.6.TensorFlow1

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:34

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

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.1)—Introduction to Deep Learning

深度学习概论该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：

ZJ_Improve·2022-12-26 07:02

Andrew Ng - 非监督学习

在前面的监督学习中，已获取的数据集中包含正确答案，因此计算机可以通过学习来发现数据和正确答案之间的关系，进而进行预测。接下来，我们要计算机学习那些为赋予正确答案的数据。在上图中，我们对于数据的类别一无所知，现在只有x1和x2两个特征，对于无监督算法，我们能做的就是聚类。情景一:谷歌新闻每天都会收集成千上万的新闻，然后将他们聚合称为不同的类别，形成新闻专题。情景二：拿来一些不同的个体和他们的基因，检

ZenGeek·2022-12-19 10:55

深度学习之训练开发测试数据集，偏差与方差，正则化

Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1，L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropoutregularization1

爱吃肉c·2022-12-17 13:43

【计算几何】向量叉积&&Andrew算法求凸包详解

文章目录一.预备知识1.向量2.向量的叉积3.平面坐标中叉乘的计算方法4.叉积的应用5.叉乘计算代码：二.Andrew算法1.凸包定义2.Andrew算法三.模板一.预备知识1.向量向量是一类既有大小又有方向的量

Nefu_qky·2022-12-16 14:03

深度学习和tensorflow学习总结---复习自用，大家看到不对的地方多多留言，互相交流

深度学习（DeepLearing）深度学习不需要人工提取特征-----模型的可解释性与机器学习区别：机器学习需要手动提取特征，需要大量领域专业知识。

weixin_44140703·2022-12-14 17:20

PyCharm跑项目时遇到的一些问题及解决办法

PyCharmPyTorchdeeplearingprojectauthor：zoxiii文章目录问题1问题2问题3问题4问题5问题6问题7问题8问题9问题10问题1具体问题：OMP:Error#15:

zoxiii·2022-12-13 04:10

机器学习----回归问题

2.简介ML(MechineLearing)叫做机器学习，我们在网上看到的垃圾邮件的过滤，自

小cui童鞋·2022-12-12 23:22

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications--Andrew

0、摘要1、引入2、先前工作3、MobileNet结构3.1DepthwiseSeparableConvolution（深度可分离卷积）3.2网络结构和训练3.3WidthMultiplier:ThinnerModels3.4ResolutionMultiplier:ReducedRepresentation4、实验4.1对比深度可分离卷积和普通卷积的效果4.2计算量恒定，是选择MobileNet

我是一个对称矩阵·2022-12-12 01:29

Andrew Ng Stanford机器学习公开课总结(5) Lecture 5 高斯判别分析和朴素贝叶斯

如果图片不完成请参考gitpage原文Lecture5高斯判别分析和朴素贝叶斯介绍GaussianDiscriminantAnalysis以及NaiveBayes生成式学习GenerativeLearningalgorithm关键词：GenerativevsDiscriminative判别式算法Discriminativelearningalgorithm如逻辑回归、决策树、SVM等常见算法都是直

我叫龙翔天翼·2022-12-11 09:53

CVPR2021| 继SE,CBAM后的一种新的注意力机制:坐标注意力机制（Coordinate Attention）

一、前言论文：http://arxiv.org/abs/2103.02907论文：http://arxiv.org/abs/2103.02907论文：源码：https://github.com/Andrew-Qibin

腿。·2022-12-10 14:42

Machine Learning第二讲[多变量线性回归] -（二）计算参数分析

内容来自Andrew老师课程MachineLearning的第二章内容的ComputingParametersAnalytically部分。

nana-li·2022-12-10 04:17

机器学习与深度学习的基本概念

机器学习的任务回归Regression分类Classification创造学习StructedLearing机器学习怎么找这个函数定义含未知参数的函数定义loss损失函数定义优化器optimization

尘心平·2022-12-07 11:52

强化学习Sarsa算法走迷宫小例子

Sarsa算法：Sarsa算法与Q-learing算法的不同之处是什么？

xckkcxxck·2022-12-06 12:06

ROS自定义话题消息

byw@byw-virtual-machine:~/catkin_ws/src/learing_topic/msg$touchPerson.msg下列代码中的st

玮雨君·2022-12-05 16:36

python & TwinCAT·2022-12-05 14:31

Deep Learning | Andrew Ng (05-week3)—序列模型和注意力机制

【第5部分-序列模型-第三周】在吴恩达深度学习视频基础上，笔记总结，添加个人理解。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂CSDN：http://blog.csdn.net/JUNJUN_ZHAO/article/details/79549819序列模型和注意力机制（Sequencetosequencemodels）3.1基础模型(Basicmodels)您好，欢迎参

ZJ_Improve·2022-12-05 09:44

斯坦福机器学习公开课--整理笔记（…

跟老板聊了很久之后，决定换一个研究方向，本来想专门写一篇博文说说数据挖掘与机器学习，后来转念也想也算了，毕竟之前还是有很多可以用上的知识，这几天准备把Andrew大牛的机器学习公开课重新刷一遍，简单做一下笔记好了

宣小K·2022-12-01 16:20

Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习课后练习错题总结

Andrew-Ng-ML吴恩达机器学习课后练习错题总结4LinearRegressionwithMultipleVariables5Octave/MatlabTutorial6LogisticRegression7Regularization8NeuralNetworks

持续战斗状态·2022-12-01 07:34

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2：改善深度神经网络：超参数调节、正则化、优化第一周：介绍第二周：优化算法第三周：超参数调节、批量标准化/正规化、框架课程3：结构化机器学习项目第一周：策略一第二周：策略二课程4：卷积神

BubbleCodes·2022-11-30 16:21

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

本文将主要针对Andrew的unsupervisedlea

weixin_34290000·2022-11-30 15:46

转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

本文将主要针对Andrew的unsupervisedlearni

weixin_30549657·2022-11-30 15:45

[转] 无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

本文将主要针对Andrew的unsupervisedl

dashi3627·2022-11-30 15:15

无监督特征学习

本文将主要针对Andrew的unsu

MountainHeng·2022-11-30 15:15

无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

本文将主要针对Andrew的unsupervisedlearning，结合他的视频：unsupervisedfeaturelearningbyAndrewNg做出导论性讲解。关

GarfieldEr007·2022-11-30 15:44

FastRCNN实现识别口罩

使用深度网络提取特征c.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类d.对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置[1]图片地址训练集地址https://www.kaggle.com/andrew

sinom21·2022-11-30 10:30

CLM4.5网络资料整合

单点模拟√Linux系统下使用gfortran气象家园@zpxie【经验分享】CLM4.5单点地表资料及单站气象驱动资料制备流程请问大家clm5.0的自制强迫场数据是三小时的，stream文件该怎么写@andrew

Claret_YF·2022-11-29 17:33

吴恩达深度学习学习笔记——C4W2——深度卷积网络实例探究——作业2——残差网络

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master

预见未来to50·2022-11-29 10:58

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 16—Recommender Systems 推荐系统...

Lecture16RecommenderSystems推荐系统16.1问题形式化ProblemFormulation在机器学习领域，对于一些问题存在一些算法，能试图自动地替你学习到一组优良的特征。通过推荐系统(recommendersystems)，将领略一小部分特征学习的思想。假使有5部电影，3部爱情片、2部动作片。4个用户为其中的部分电影打了分。现在希望构建一个算法，预测每个人可能给没看过的电

weixin_30807677·2022-11-29 09:38

paper survey ——deep learning or machine learing and optical communication

machinelearning或者说deeplearning已经被广泛应用于各种领域，之前本人也发表了几篇ML或者DL跟VLC相结合的论文。本博文主要是对16年后ML或DL跟opticalcommunication结合的相关的论文的调研。仅供本人学习记录用ModulationFormatRecognitionandOSNREstimationUsingCNN-BasedDeepLearningAn

gwpscut·2022-11-29 05:15

【五】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、(五)在线部署及预测】PARL

汀、·2022-11-28 22:31

强化学习第一章概述

强化学习（ReinforcementLearing）关键词关键词智能体agent环境environment独立同分布independentlyidenticallydistribution（iid）延迟奖励

£•€•×·2022-11-28 09:38

机器学习1综述

文章目录一、综述学习环境：二、机器学习方法的分类1、监督学习；2、非监督学习；3、半监督学习；4、增强学习；三、机器学习方法分类2、批量学习（离线学习）BatchLearing；3、参数学习；4、非参数学习

淅淅同学·2022-11-28 07:24

pytorch手动加入正则

optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay=0.01)optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=learing_rate

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

李宏毅：Life Long Learning

LifeLongLearing也是continualLearning，也是incrementallearning目录Life-LongLearningvsTransferLearningEvaluationResearchDirectionsSelectiveSynapticPlasticity

bulibuli蛋·2022-11-27 07:22

Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 3——逻辑回归、过拟合与正则化

此系列为Coursera网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/49889405一、ClassificationandRepresentation1.1分类问题（classificatio

StarCoo·2022-11-26 20:59

深度学习可视化工具visdom使用

callbacks）2.3环境Environments2.3.1选择环境（SelectingEnvironments）2.3.2比较环境（ComparingEnvironments）2.3.3清除环境（ClearingEnvironments

点亮～黑夜·2022-11-25 10:22

通俗理解transductive learing和inductive learing

最近在机器学习中，发现很多模型中都使用到了transductivelearing和inductivelearing，但搜来搜去都发现还是无法看明白这两个概念的区别，直到我找到了一种通俗易懂的说法。

听弧丶·2022-11-25 09:32

LTR (Learning to Rank): 排序算法 poitwise, pairwise, listwise常见方案总结

目录1LearingtoRank介绍2ThePointwiseApproach3ThePairwiseApproach3.1RankNet4TheListwiseApproach4.1直接优化评测指标4.1.1LambdaRank4.1.2LambdaMART4.2

BGoodHabit·2022-11-24 07:36

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 8_Neural Networks Representation 神经网络的表述...

神经网络是一种受大脑工作原理启发的模式。它在许多应用中广泛使用：当您的手机解释并理解您的语音命令时，很可能是神经网络正在帮助理解您的语音;当您兑现支票时，自动读取数字的机器也使用神经网络。8.1非线性假设Non-linearClassification参考视频:8-1-Non-linearHypotheses(10min).mkv线性回归和逻辑回归的缺点：当输入数据特征过多，计算负荷大。计算机视觉

weixin_30498807·2022-11-24 05:39

深度学习Q-learing算法实现

深度学习Q-learing算法实现1.问题分析这是一个走悬崖的问题。

ximikang·2022-11-23 16:14

《深度学习DEEP LEARING》花书---机器学习部分 5.2 关键词容量过拟合欠拟合假设空间学习笔记分享（欢迎指正）

目录泛化误差(generalization)欠拟合过拟合容量（capacity）假设空间（hypothesisspace）举例小结首先引入一个概念：泛化误差(generalization)通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差（trainingerror）的度量误差，目标是降低训练误差。目前为止，我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化

ashley_ya_·2022-11-23 16:34

深度学习（五）序列模型-循环神经网络（RNN）（1） -Andrew Ng

目录一、基础知识1.1为什么选择序列模型？1.2数学符号1.3循环神经网络1.4循环神经网络的反向传播1.5不同类型的循环神经网络1.6语言模型和序列生成1.7对新序列采样1.8循环神经网络的梯度消失1.9GRU单元（门控循环单元）1.10长短期记忆1.11双向循环神经网络1.12深层循环神经网络二、测验三、编程3.1一步步创建循环神经网络3.1.1基本循环神经网络的正向传播3.1.2RNN单元3

小飞猪666·2022-11-23 06:02

深度强化学习——DQN算法原理

TargetNetwork）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络：五、DoubleDQN六、总结伪代码：一、DQN算法是什么DQN，即深度Q网络（DeepQ-network），是指基于深度学习的Q-Learing

流萤点火·2022-11-23 05:54

深度学习（Deep Learing，DL）常见讨论知识点

关于BatchNorm和Dropout相对顺序的讨论关于在validation和testing的时候弃用dropout的讨论

培之·2022-11-22 23:25

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