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Deep Learning.ai学习笔记_第四门课_卷积神经网络

目录第一周卷积神经网络基础第二周深度卷积网络：实例探究第三周目标检测第四周特殊应用：人脸识别和神经风格转换第一周卷积神经网络基础垂直边缘检测器，通过卷积计算，可以把多维矩阵进行降维。如下图：卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘。例如下图：对于3x3的过滤器，使用下面的数字组合鲁棒性比较高，这样的过滤器也称为Sobel过滤器。还有一种称为Scharr的过滤器，如下：随着深度学习的发展，
weixin_30955617·2022-09-24 14:20

deep learning.ai 第四课笔记-卷积神经网络

第一周：卷积神经网络1.padding：步长为1时，为了不让卷积后的图像变小，以及削弱边缘信息丢失的缺点，可以在原始图像边缘填充像素，再进行卷积。比如说，过滤器f是3*3,原始图像n是6*6,那么得到的输出就是n-f+1=4*4,padding=1时，即在原始图像外周填充一层像素，则输出为n+2p-f+1=6*6，和原始输入一样。步长为s时2.关于卷积层的总结3.池化层（pooling），池化层没
芮芮杰·2020-08-24 01:17

deep learning.ai作业：Class 1 Week 2 assignment2_2

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe
abc_138·2020-07-07 02:58

吴恩达 Andrew Ng深度学习deep learning.ai作业

原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273这是作业的链接https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273感谢博主的分享
AI_JOKER·2019-08-16 10:40

Deep Learning.ai学习笔记_第五门课_序列模型

目录第一周循环序列模型第二周自然语言处理与词嵌入第三周序列模型和注意力机制第一周循环序列模型在进行语音识别时，给定一个输入音频片段X，并要求输出对应的文字记录Y，这个例子中输入和输出数据就是序列模型。音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子。在自然语言处理中，首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词，解决办法式创建一个词典。然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示，匹配的位置数据为1
舞动的心·2018-11-17 20:00

Deep Learning.ai学习笔记_第四门课_卷积神经网络

目录第一周卷积神经网络基础第二周深度卷积网络：实例探究第三周目标检测第四周特殊应用：人脸识别和神经风格转换第一周卷积神经网络基础垂直边缘检测器，通过卷积计算，可以把多维矩阵进行降维。如下图：卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘。例如下图：对于3x3的过滤器，使用下面的数字组合鲁棒性比较高，这样的过滤器也称为Sobel过滤器。还有一种称为Scharr的过滤器，如下：随着深度学习的发展，
舞动的心·2018-11-11 17:00

Deep Learning.ai学习笔记_第三门课_结构化机器学习项目

目录第一周机器学习策略（1）第二周机器学习策略（2）目标：学习一些机器学习优化改进策略，使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进。第一周机器学习策略（1）搭建机器学习系统的挑战：尝试和改变的东西太多，比如超参数。什么是正交化？正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一，类比老式电视机的调节按钮，正交化指的是电视设计师设计这样的按钮，使得每个按钮都只调整一个性质，这样调整电视图像就很容易，就可以
舞动的心·2018-11-04 15:00

Deep Learning.ai学习笔记_第二门课_改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

目录第一周（深度学习的实践层面）第二周（优化算法）第三周（超参数调试、Batch正则化和程序框架）目标：如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。第一周（深度学习的实践层面）如何选取一个神经网络的训练集、验证集和测试集呢？如果数据量比较少，例如只有100条，1000条或者1万条数据，按照60%、20%、20%划分是
舞动的心·2018-10-30 15:00

Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习

目录前言第一周（深度学习引言）第二周（神经网络的编程基础）第三周（浅层神经网络）第四周（深层神经网络）前言目标：掌握神经网络的基本概念，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，最后将用一个深度神经网络进行辨认猫。（1）了解深度学习的概念（2）了解神经网络的结构，使用算法并高效地实现（3）结合神经网络的算法实现框架，编写实现一个隐藏层神经网络（4）建立一个深层的神经
舞动的心·2018-10-18 16:00

deep learning.ai作业：Class 1 Week 4 assignment4_1

BuildingyourDeepNeuralNetwork:StepbyStepWelcometoyourweek4assignment(part1of2)!Youhavepreviouslytraineda2-layerNeuralNetwork(withasinglehiddenlayer).Thisweek,youwillbuildadeepneuralnetwork,withasmanyl
abc_138·2018-08-05 17:46

Coursera吴恩达Deep Learning.ai第一课第四周Deep Neural Network for Image Classification: Application

DeepNeuralNetworkforImageClassification:Application您将使用您在先前任务中实现的功能来构建深层网络，并将其应用于cat与非cat分类。希望您会看到相对于之前的逻辑回归实现的准确性有所提高。完成此任务后，您将能够：构建并应用深度神经网络进行监督学习。让我们首先导入在此分配期间您需要的所有包。numpy是使用Python进行科学计算的基础包。matpl
Coder_kiwi·2018-07-18 16:52

Coursera吴恩达Deep Learning.ai第一课第四周Building your Deep Neural Network: Step by Step

BuildingyourDeepNeuralNetwork:StepbyStep您将构建一个深层神经网络，拥有您想要的多个层！完成此任务后，您将能够：使用ReLU等非线性单位来改善您的模型。构建更深层的神经网络（具有多于1个隐藏层）。实现易于使用的神经网络类。符号：1-包numpy是使用Python进行科学计算的主要软件包。matplotlib是一个用Python绘制图形的库。dnn_utils为
Coder_kiwi·2018-07-18 15:43

Coursera吴恩达Deep Learning.ai第一课第三周Planar data classification with one hidden layer

Planardataclassificationwithonehiddenlayer建立你的第一个神经网络，它将有一个隐藏层。你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2级分类神经网络。使用具有非线性激活功能的单位，例如tanh。计算交叉熵损失。实现前向和后向传播。1-包numpy是使用Python进行科学计算的基础包。sklearn为数据挖掘和数据分析提供简单有效的工具。matplotlib是一个用Py
Coder_kiwi·2018-07-18 15:40

Coursera吴恩达Deep Learning.ai第一课第二周Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindset在这里你将会构建一个识别猫的逻辑回归分类器。指导：不要在代码中使用循环（for/while），除非明确要求你这么做。您将学习构建学习算法的通用架构，包括：初始化参数。计算成本函数及其梯度。使用优化算法（梯度下降）。按正确的顺序将上述所有三个函数收集到主模型函数中。1–包首先，让我们运行下面的单元格来导入在此分配期
Coder_kiwi·2018-07-18 10:35

Coursera 深度学习 deep learning.ai 吴恩达 神经网络和深度学习 第一课 第二周 编程作业 Python Basics with Numpy

PythonBasicswithNumpy(optionalassignment)Welcometoyourfirstassignment.ThisexercisegivesyouabriefintroductiontoPython.Evenifyou’veusedPythonbefore,thiswillhelpfamiliarizeyouwithfunctionswe’llneed.Instr
justry24·2017-10-02 15:22
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