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O'REILLY（オライリー・ジャパン）ゼロから作る深度学习Pythonで学ぶディープラーニングの理论と実装目次chapeter1-> Python入门chapeter2->パーセプトロンchapeter3->ニューラルネットワークchapeter4->ニューラル...
吴恩达deepleaning课程，第四课第三周的选择题、编程题。
吴恩达deepleaning课程，第四课第四周选择题、编程题。
作为刚入门的小白，刚刚以实验出真理的心态抱着大腿完成了一次图像分类达到top1-96的宝贵经历。 以下是对于前辈讲座理解以及这次实践后理解心得： 机器学习是什么？...机器学习是一门人工智能的科学，该领域的...
吴恩达-DeepLeaning课程笔记 02监控神经网络 吴恩达-DeepLeaning课程笔记 02监控神经网络 合适的场景需要选择合适的神经网络算法： 房地产(Real estate)（比如租房，买房，中介）– ...
**1.首先控制Train Data上的结果 train set上的performance一定要作为先检查的标准 2.进而再看在Testing Data上的结果 3.1好，2不好就是Overfitting** 举例： 在train set中的performance 56的layder就比20的差，...
O'REILLY（オライリー・ジャパン） ゼロから作る深度学习 Pythonで学ぶディープラーニングの理论と実装 目次 chapeter1-> Python入门chapeter2->パーセプトロンchapeter3->ニューラルネットワークchapeter4->ニュー...
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标题：Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 第一周 标题：Practical aspects of Deep Learning （即一些实践上的知识） 1.1 Train / Dev / Test sets ...
在深度学习环境安装一文中，我们已经搭建了撸代码的基本环境。现在就可以来正式写代码了，鸡冻！我们今天的目的是模拟一些数据（线性），并通过调整参数（斜率k和b）找到和这些数据最匹配的函数。...
由于课程作业需要，在windows环境下重现了吴恩达 Deepleaning.ai中《卷积神经网络》第三周的编程作业。 使用的IDE：anaconda环境下的Jupyter Notebook （安装好anaconda后在Home界面Launch） 编程作业代码参考博客...
手写体识别数据和原码，主要适用python中的numpy库，完成多层感知机，CNN，这两种方式对mnist数据集的识别
神经网络导论 深度学习既包含深度神经网络又包含深度强化学习，这是机器学习的子集，而机器学习本身就是人工智能的子集。 广义上讲，深度神经网络执行机器感知，该机器感知从原始数据中提取重要特征，并对每个观察...
Spark DeepLeaning4j加载Keras模型 深度学习模型在实际业务应用中，经常会结合Spark集群来处理企业内部数据。由于网络通信开销，一些模型在Spark上进行分布式训练，效率十分低下；这种情况可考虑线下使用GPU机器...
#coding:UTF-8 import random print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产生 1.1 到 5.4...
#coding: UTF-8 #用时比较-向量加法与向量元素循环相加 from mxnet import nd from time import time a = nd.ones(shape=1000) b = nd.ones(shape=1000) #print(a) start = time() c = nd.zeros(shape=1000) ...
#coding:UTF-8 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter ...
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