deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week4 深层神经网络听课笔记

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week4 深层神经网络

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

一.深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二.前向和反向传播 1. 第\(l\)层的前向传播输入为 \(a^{[l-1]}\) 输出为 \(a^{[l]}\), cache(…

deeplearning.ai 改善深层神经网络 week1 深度学习的实用层面听课笔记

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.…

【神经网络与深度学习】卷积神经网络（CNN）

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初…

【神经网络与深度学习】卷积神经网络-进化史：从LeNet到AlexNet

[卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet 本博客是[卷积神经网络-进化史]的第一部分<从LeNet到AlexNet> 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 本系列博客是对刘昕博士的<CNN的近期进展与实用技巧>的一个扩充性资料. 主要讨论CNN的发展,并且引用刘昕博士的思路,对CNN的发展作一个更加详细…

deeplearning.ai 人工智能行业大师访谈林元庆听课笔记

1. 读博士之前,林元庆是学光学,他自认为数学基础非常好.在宾夕法尼亚大学上课认识了他的博士导师Dan Lee,转学机器学习.他从头开始学了很多算法,甚至PCA,之前他完全不知道这些,他觉得非常兴奋,每天都能学到好多新东西.博士毕业后去了NEC做研究员(2008年),在NEC后期才开始进入计算机视觉领域,做的第一件事情就是参加第一届ImageNet比赛(2010年)获得了第一名.2011年的AlexNet给了他很大震撼,"哇,深度学习如此强大!"从那之后,林元庆进入深度学习领域. 2.…

《深度学习-改善深层神经网络》-第二周-优化算法-Andrew Ng

目录 1. Mini-batch gradient descent 1.1 算法原理 1.2 进一步理解Mini-batch gradient descent 1.3 TensorFlow中的梯度下降 2. Exponentially weighted averages 2.1 伦敦天气温度 2.2 进一步理解Exponentially weighted averages 2.3 偏差修正(bias correction) 3. Gradient descent with momentum(Mo…

吴裕雄--天生自然python Google深度学习框架：深度学习与深层神经网络

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Deeplearning.ai课程笔记-神经网络和深度学习

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记神经网络和深度学习结构化数据:如数据库里的数据非结构化数据:hard to understand:如图像.文本一. 深度学习的优势算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确…

Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习

目录前言第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习人工智能行业大师访谈

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多分类专栏: 机器学习转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

深度学习之卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的…

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [ ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [ ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项…

深度学习之循环神经网络（RNN）

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

深度学习之卷积神经网络(CNN)的应用-验证码的生成与识别

验证码的生成与识别本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调…

[AI开发]将深度学习技术应用到实际项目

本文介绍如何将基于深度学习的目标检测算法应用到具体的项目开发中,体现深度学习技术在实际生产中的价值,算是AI算法的一个落地实现.本文算法部分可以参见前面几篇博客: [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版(离自动驾驶又‘近’了一点点) [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建背景交通领域是深度学习技术可以发挥强大作用的一个领域.道路交…

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验【中英】

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验第2周测验 - 神经网络基础神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R…

深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…