声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it do…
Gradient descent Batch Gradient Decent, Mini-batch gradient descent, Stochastic gradient descent 还有很多比gradient decent 更优化的算法,在了解这些算法前,需要先理解  Exponentially weighted averages 这个概念 Exponentially weighted average 是一种计算平均值的方法,非常省storage 和 memory, 但是不是很精确.…
声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Gradient Checking Welcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking. You are part of a team working to make mobile payments available globally, and…
Face recognition One Shot Learning 只看一次图片,就能以后识别, 传统deep learning 很难做到这个. 而且如果要加一个人到数据库里面,就要重新train model 显然不合理,所以就引出了 One Shot Learning 的概念. 怎么得出这个similarity function d(img1, img2) 呢?下面的介绍的 Siamese network.可以实现这个目标. 怎么定义object function 来满足上面的的条件呢?可以…
整个deep learing 系列课程主要包括哪些内容 Intro to Deep learning…
CNN 主要解决 computer vision 问题,同时解决input X 维度太大的问题. Edge detection 下面演示了convolution 的概念 下图的 vertical edge 看起来有点厚,但是如果图片远比6x6像素大的话,就会看到效果非常不错. 除了前面讲过的第一种filter, 还有两种 (Sobel filter, Scharr filter) 接下来会讲到 CNN 的两个重要的buiding block - padding, strided convolut…
Deep Learning 用逻辑回归训练图片的典型步骤. 笔记摘自:https://xienaoban.github.io/posts/59595.html 1. 处理数据 1.1 向量化(Vectorization) 将每张图片的高和宽和RGB展为向量,最终X的shape为 (height*width*3, m) . 1.2 特征归一化(Normalization) 对于一般数据,使用标准化(Standardization) \(X_{scale} = \frac{(X(axis=0) -…
导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…
Sequence to Sequence models basic sequence-to-sequence model: basic image-to-sequence or called image captioning model: but there are some differences between how you write a model like this to generate a sequence, compared to how you were synthesizi…
有哪些sequence model Notation: RNN - Recurrent Neural Network 传统NN 在解决sequence input 时有什么问题? RNN就没有上面的问题. 注意这里还提到了BRNN 双向RNN的概念. 激活函数 g1 经常用的是tanh, 也有用relu的但是不常用 Backpropagation through time Difference types of RNNs Language model and sequence generatio…