该课程是对那些需要学习深度学习的人来说,是非常值得推荐和学习的
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对照着别人的敲的,直接可以运行,图片和数据集是全的,不用自己去找啦
DeepLearningAI:DeepLearning.ai课程的代码
整理的deeplearning.ai的学习笔记,后续我会一致更新,我用tex写的,所以排版还行
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DeepLearningAI 笔记 v5.1(黄海广) DeepLearningAI 笔记 v5.1(黄海广)
该课程是对那些需要学习深度学习的人来说,是非常值得推荐和学习的
从去年8月份开始,AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程,掀起了一股...就在近日,吴恩达宣布已经建立了自己的首个官方微信公众号“吴恩达deeplearningai”,用于发布和传播更多的人工智...
5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.10词嵌入除偏 Debiasing word embeddings Bolukbasi T, Chang K W, Zou J, et al. Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker?...
DeepLearningAI课程下的python代码 由于没有系统学过python语言,在此积累些课程中涉及到的python代码。 About vectorizaiton and broadcasting #单行注释文本用# ''' 多行注释文本 多行注释文本 ''' #set v is a ...
1.2 logistic 回归 视频:第二周 神经网络基础 整理:飞龙 logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。logitic 回归虽然名字里有回归,但是它...
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1.1 深度学习概论 视频:第一周 深度学习概论 整理:飞龙 什么是神经网络?“深度学习”指的是训练神经网络,有时候规模很大,那么神经网络究竟是什么呢?在这个视频中,我会讲些直观的基础知识。...
1.3 浅层 logistic 神经网络 视频:第三周 浅层神经网络 整理:飞龙 普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络,它本质上是 logistic 套着 logistic,所以也叫作多层 logistic...
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me吴恩达采访Geoffrey HintonNG: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....
标签: 深度学习
deeplearning.ai第二门课《提升深层神经网络》,正则化部分的编程作业,包括一个py文件,数据文件和一个jupyter-notebook
Hyperparameter search超参数搜索觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me3.1 调试处理需要调节的参数 级别一:α\alpha学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 β\beta 0.9是个很好的默认值 ...
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me1.10 梯度消失和梯度爆炸当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你训练深度网络时,导数或坡度有时会变得非常大,或...
机器学习策略-多任务学习Learninig from multiple tasks觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中....
该文为笔者在微信公众号:吴恩达deeplearningai 所推送《机器学习训练秘籍》系列文章的学习笔记,公众号二维码如下,1到15课课程链接点这里 该系列文章主要是吴恩达先生在机器学习方面的经验分享和基础教程,每一章...
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5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 负采样 Negative sampling ... Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed representations of words and phrases and their ...
4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.2经典网络 ...原始图像为32∗32∗132∗32∗132*32*1的单通道灰度图像 第一层使用的是6个5∗56个5∗56个5*5的卷积核,步长为1,Padding 为0,...
吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程:神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程,遂做一些总结。以下是一些课堂学习资源: 1、课程的...