吴恩达深度学习笔记1-神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
一:二分类(Binary Classification)
逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果
吴恩达深度学习笔记1-神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)的更多相关文章
- Neural Networks and Deep Learning 课程笔记(第二周)神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming)
总结 一.处理数据 1.1 向量化(vectorization) (height, width, 3) ===> 展开shape为(heigh*width*3, m)的向量 1.2 特征归一化( ...
- 【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 吴恩达推荐笔记:https://mp.weix ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)
作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十 ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(一)
Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. ...
- 吴恩达深度学习笔记(十二)—— Batch Normalization
主要内容: 一.Normalizing activations in a network 二.Fitting Batch Norm in a neural network 三.Why does ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(二)
经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可 ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之循环神经网络(RNN)(三)
1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端,从而引入各种变体RNN,主要讲述GRU与LSTM的工作原理. 事先声明,本人采用ng在课堂上所使用的符号系统,与某些学术文献上的命名有所不同,不过核心思想都是 ...
- 吴恩达深度学习笔记(八) —— ResNets残差网络
(很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional bloc ...
- 吴恩达深度学习笔记(七) —— Batch Normalization
主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会 ...
- 吴恩达深度学习笔记(十一)—— dropout正则化
主要内容: 一.dropout正则化的思想 二.dropout算法流程 三.dropout的优缺点 一.dropout正则化的思想 在神经网络中,dropout是一种“玄学”的正则化方法,以减少过拟合 ...
随机推荐
- linux下安装vld
将vld-0.10.1下载并传到/home/wangxiaolan/tar 1.进行解压 tar zxvf vld-0.10.tgz 2.进入 cd vld-0.10.1 3.usr/local/ph ...
- SOFA 源码分析 — 调用方式
前言 SOFARPC 提供了多种调用方式满足不同的场景. 例如,同步阻塞调用:异步 future 调用,Callback 回调调用,Oneway 调用. 每种调用模式都有对应的场景.类似于单进程中的调 ...
- Node笔记二
### 安装包的方式安装 - 安装包下载链接: + Mac OSX: [darwin](http://npm.taobao.org/mirrors/node/v5.7.0/node-v5.7.0.pk ...
- 重温《STL源码剖析》笔记 第四章
源码之前,了无秘密 ——侯杰 序列式容器 关联式容器 array(build in) RB-tree vector set heap map priority-queue multiset li ...
- Springboot+Atomikos+Jpa+Mysql实现JTA分布式事务
1 前言 之前整理了一个spring+jotm实现的分布式事务实现,但是听说spring3.X后不再支持jotm了,jotm也有好几年没更新了,所以今天整理springboot+Atomikos+jp ...
- mysql索引sql优化方法、步骤和经验
MySQL索引原理及慢查询优化 http://blog.jobbole.com/86594/ 细说mysql索引 https://www.cnblogs.com/chenshishuo/p/50300 ...
- SSM-SpringMVC-06:SpringMVC关于静态资源无法展示的问题
------------吾亦无他,唯手熟尔,谦卑若愚,好学若饥------------- 按照之前的那种方式一路走下来,或许你没发觉有问题,只是你没有使用到而已 css,js,图片等无法正常使用怎么 ...
- 理解矩阵与线性代数<转>
作者:张帅链接:https://www.zhihu.com/question/21082351/answer/34361293来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出 ...
- Spring Boot 定制URL匹配规则的方法
事情的起源:有人问我,说编写了一个/hello访问路径,但是吧,不管是输入/hello还是/hello.html,还是/hello.xxx都能进行访问.当时我还以为他对代码进行处理了,后来发现不是,后 ...
- 常见的web测试功能点测试思路
常见的功能点的测试思路: . 新增 或 创建(Add or Create) ) 操作后的页面指向 )操作后所有绑定此数据源的控件数据更新,常见的排列顺序为栈Stack类型,后进先出 ) 取消操作是否成 ...