第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.…
Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比…
Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经 元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…
Neural Networks and Deep Learning This is the first course of the deep learning specialization at Coursera which is moderated by moderated by DeepLearning.ai. The course is taught by Andrew Ng. Introduction to deep learning Be able to explain the maj…
About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "s…
最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅. 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 1.使用神经网络识别手写数字 作者从感知器模型引申到S型神经元.然后再到神经网络的结构.并用一个三层神经网络结构来进行手写数字识别, 作者详细介绍了神经网络学习所使用到梯度下降法,由于当训练输入数量过大时,学习过程将变…
Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…
近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的.从最主要的感知机開始讲起.到后来使用logistic函数作为激活函数的sigmoid neuron,和非常多其它如今深度学习中常使用的trick. 把深度学习的一个发展过程讲得非常清楚,并且还有非常多源代码和实验帮助理解.看完了整个tutorial后打算再又一次梳理一遍,来写点总结.以后再看其它资料…
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation. 学习目标 Understand hidden units and hidden layers Be able to apply a variety of activation functions in a neural network. Build your first forward and…
第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…