标签:深度学习 第3页

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《序列模型》课程笔记(3)– Sequence models & Attention mechanism

27

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,这是第三节笔记。 1. Basic Models ...

阅读(1350)评论(0)赞 (6)

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《序列模型》课程笔记(2)– NLP & Word Embeddings

17

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,这是第二节笔记。 1. Word Represen...

阅读(1221)评论(0)赞 (0)

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(1644)评论(0)赞 (5)

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(988)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(1161)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(1104)评论(0)赞 (5)

笔试面试

机器学习笔试题精选(六)

2

红色石头 发布于 2018-08-01

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

阅读(1677)评论(0)赞 (4)

深度学习

白话生成对抗网络 GAN,50 行代码玩转 GAN 模型!【附源码】

18

红色石头 发布于 2018-07-31

今天,红色石头带大家一起来了解一下如今非常火热的深度学习模型:生成对抗网络(Generate Adversarial Network,GAN)。GAN 非常有趣,我就以最直白的语言来讲解它,最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。 1. 什么是 GAN? 好了,GAN...

阅读(1367)评论(0)赞 (0)

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(857)评论(0)赞 (3)