标签:吴恩达 第2页

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《序列模型》课程笔记(1)– 循环神经网络(RNN)

18

红色石头 发布于 2018-08-02

《Recurrent Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第五门课,也是最后一门课。这门课主要介绍循环神经网络(RNN)的基本概念、模型和具体应用。该门课共有3周课时,所以我将分成3次笔记来总结,这是第一节笔记。 1. Why sequence ...

阅读(2444)评论(0)赞 (6)

卷积神经网络

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(4)– 人脸识别与神经风格迁移

17

红色石头 发布于 2018-08-02

《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络(CNN)的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时,所以我将分成4次笔记来总结,这是第4节笔记,主要介绍卷积神经网络的特殊应用:人脸识别与...

阅读(1581)评论(0)赞 (1)

卷积神经网络

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(3)– 目标检测

23

红色石头 发布于 2018-08-02

《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络(CNN)的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时,所以我将分成4次笔记来总结,这是第3节笔记,主要介绍目标检测。 1. Object L...

阅读(1715)评论(0)赞 (4)

卷积神经网络

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(2)– 深度卷积模型:案例研究

21

红色石头 发布于 2018-08-02

《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络(CNN)的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时,所以我将分成4次笔记来总结,这是第2节笔记。 1. Why look at case ...

阅读(1723)评论(0)赞 (6)

卷积神经网络

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记(1)– 卷积神经网络基础

21

红色石头 发布于 2018-08-02

《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络(CNN)的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时,所以我将分成4次笔记来总结,这是第一节笔记。 1. Computer Vision 机...

阅读(2578)评论(1)赞 (10)

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记(2)– 机器学习策略(下)

6

红色石头 发布于 2018-07-31

这是Andrew Ng深度学习专项课程第三门课《构建机器学习项目》的第二节笔记。 1. Carrying out error analysis 对已经建立的机器学习模型进行错误分析(error analysis)十分必要,而且有针对性地、正确地进行error analysis更加...

阅读(1343)评论(0)赞 (3)

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记(1)– 机器学习策略(上)

9

红色石头 发布于 2018-07-31

《Structuring Machine Learning Projects》(构建机器学习项目)这门课是Andrw Ng深度学习专项课程中的第三门课。这门课主要介绍机器学习中的一些策略和方法,让我们能够更快更有效地让机器学习系统工作,该门课共有两周的课时。 1. Why ML ...

阅读(1646)评论(0)赞 (5)

优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(3)– 超参数调试、Batch正则化和编程框架

10

红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割,使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均(Exponentially weighted averages)的概念以及偏移校正(bias correction)方法。接着...

阅读(1589)评论(0)赞 (2)

优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(2)– 优化算法

14

红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Drop...

阅读(1969)评论(2)赞 (1)

优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(1)– 深度学习的实用层面

18

红色石头 发布于 2018-07-31

Andrew Ng的深度学习专项课程的第一门课《Neural Networks and Deep Learning》的5份笔记我已经整理完毕。在接下来的几次笔记中,我们将对第二门课《Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tu...

阅读(1939)评论(0)赞 (6)