DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

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deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week3 浅层神经网络听课笔记

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week3 浅层神经网络

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【PyTorch深度学习】学习笔记之PyTorch与深度学习

第1章 PyTorch与深度学习深度学习的应用接近人类水平的图像分类接近人类水平的语音识别机器翻译自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确日本农民的黄瓜智能分拣肺癌检测准确度高于人类的语言翻译读懂图片中的图像含义现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点技术年份神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb…

学习笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、比赛、公司

人工智能,用计算机实现人类智能.机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习.修正训练模型.模型本质,一堆参数,描述业务特点.机器学习和深度学习(结合深度神经网络). 传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法.AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN).估值网络(value network,盘面评估函数),计算盘面分…