UFLDL机器学习 && Andrew Ng-Deep Learning课程

最新推荐文章于 2022-02-27 11:45:18 发布
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#UFLDL机器学习 #Deep Learning

本文介绍UFLDL-斯坦福大学AndrewNg教授的“DeepLearning”教程，提供大量的机器学习资源，适合想要深入了解深度学习领域的读者。
andrew ng 的UFLDL教程
02-09
Andrew Ng的UFLDL在2014年9月底更新了！ 对于开始研究Deep Learning的童鞋们来说这真的是极大的好消息! 新的Tutorial相比旧的Tutorial增加了Convolutional Neural Network的内容，了解的童鞋都知道CNN在Computer Vision的重大影响。并且从新编排了内容及exercises。
Coursera-ML-AndrewNg-Notes-master.rar
09-08
《Coursera-ML-AndrewNg-Notes-master》是一份源自GitHub的开源学习资源，它主要涵盖了斯坦福大学教授Andrew Ng在Coursera平台上开设的机器学习课程的笔记。这份资料是学习者们共享和交流的产物，旨在帮助学员更好地...
Andrew Ng(吴恩达) deep learning 课程 (coursera)
张月鹏的博客
09-16 8083
引言 前段时间 Andrew Ng(吴恩达)在 Coursera 开设了深度学习的课程，正如 Andrew 在 Coursera 上的机器学习课程一样，Andrew 总是面向零基础的工程师来授课，而不是有专业背景的人员。所以课程总是会力求直观且应用性强，但是往往对专业从事机器学习的人员来看略显简单，但是大牛对事物的理解还是值得参考的，所以我把课程中自己学到的要点记录如下。 第一课：神经网络...
Deep Learning by Andrew Ng 学习笔记之人脸识别
weixin_42148236的博客
06-19 501
人脸verification与人脸 recognitionverification输入为两张照片。 recognition输入为1张照片，检测此人是否在数据库中。 关于One shotlearning:Why one-shot?简单的正常的learning，在数据库增大时softmax的结果会改变，因此会需要神经网络的变化 简单的正常的learning，在数据量比较少时学习效果很差（traini...
Andrew Ng 《Deep Learning》 Notes
菜狍的博客
12-31 251
Improving Deep Neural Networks 初始化 一般的数据集，训练：开发集=7：3；训练：开发：测试=6：2：2 大数据集：几万，99：1，开发/测试：1万就够了 扩大网络+正则化：减小偏差不增大方差 增加数据：减小方差不增大偏差 正则化 L2 一般用L2多于L1 通常使用开发集或hold-out交叉验证，来选择正则化参数λ 正则化大→w趋于0，则①某些隐藏单元接近0，网络变为更简单的网络；②z=wa+b，z变得很小，tanh激活函数接近线性，网络只能拟合线性函数，不能拟合复杂的
Andrew Ng Neural-networks-deep-learning 课程笔记一
kelvinmao的博客
09-06 1323
Week1 Introduction to Deep Learning Tips:在Andrew Ng的课程中，通常使用列向量构成的矩阵来表示一系列样本，如X.shape=(n_x,m),n_x为特征数，m为样本数 1.Neural Networks Basics（1）Binary classification 二分类问题 二分类问题中，结果为离散的两个值，通常为0,1以“识别图片中是否为猫
Glassner Andrew - Deep Learning. A Visual Approach - 2021.pdf
最新发布
04-14
书籍的主题标签是“深度学习”，并且图书馆国会编目中还涉及了“机器学习”和“神经网络”。 书籍信息中还包含了一些法律声明，如版权声明和用户对图像使用的规定，这表明作者和出版商对于版权和知识产权的重视。...
Coursera-machinelearning：斯坦福大学-Andrew Ng的机器学习
02-04
Coursera-machinelearning：斯坦福大学-Andrew Ng的机器学习
MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod-TensorFlow：最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据自述文件的链接，在学习理论的同时，决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎星级，分叉和关注。主要包括：1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程作业个人笔记Python实现，2.dee
02-03
机器学习-深度学习-NLP-LeetCode-统计学习...吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） 3.李航《统计学习方法》 4.牛津大学xDeepMind自然语言处理5.LeetCo
吴恩达机器学习+deeplearning课程笔记----干货链接分享
热门推荐
luolan9611的博客
07-17 2万+
分享两个GitHub链接，今天看到的，超赞超赞不能更赞了，答应我一定要去看好吗~~~~不论是笔记还是github中分享的其它资源，课程视频链接，PPT下载，作业布置等都超棒。我要把这段安利用红色标出来！！！ （18.7.19 附一个访问coursera网站的方法https://blog.youkuaiyun.com/luolan9611/article/details/81096890） 吴恩达老...
Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程
05-23
Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,包含最全人脸库，支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）带完整书签版本.pdf，深度学习的基本理论与方法.pptx，BP神经网络的基本原理等
Andrew Ng Deep Learning 第一课
未知丶的博客
01-29 635
Andrew Ng Deep Learning 第一课 第四周前言深层神经网络 前言 网易云课堂（双语字幕，不卡）：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htmcourseId=1004570029、 Coursera（贵）：https://www.coursera.org/specializations/deep-learn...
Andrew NG UFLDL讲义学习代码之Linear Regression
谷雨的博客
03-15 835
现在学NG 的UFLDL的深度学习相关讲义，打算基本每个模块的公式都自己推理明白，然后代码实现一遍，也算是对自己的一点鞭策，另外，在我学习过程当中遇到了很多的问题，非常需要有一份这样的实例代码来给自己一些提示或者学习之用，但是网上也找不到好的东西替代。另外，由于敲公式非常麻烦，所以原理什么的就不在这赘述了，具体的见UFLDLUFLDL连接。如果您在阅读过程当中发现了什么问题请告知我，就当大家一起学习
【基础系列】赏析Andrew Ng教授《Deep Learning》ch1 神经网络和深度学习
qq_42889517的博客
02-27 890
原作者：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili 第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.1 欢迎(Welcome) 神经网络和深度学习：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。 深度学习方面的实践：学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法（比如Momentum和Adam算法） 结构化机器学习工程：构建机器学习系统的策略（举个例子：你分割数据的方式，分割成训练集、
Andrew Ng Deep Learning 第四课 第四周
未知丶的博客
03-13 384
Andrew Ng Deep Learning 第四课 第四周前言人脸识别One-Shot学习相似函数Siamese网络Triplet损失二元分类神经风格转换深度卷积网络在做什么代价函数内容代价函数（C，G）风格损失函数（S，G）总结课后选择题 前言 网易云课堂（双语字幕，不卡）：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htmc...
Andrew Ng's deeplearning Course4Week2 Deep convolutional models(深度卷积网络：实例探究)
福尔摩栋的博客
12-20 1282
一、经典网络 1.LeNet-5 LeNet-5的结构为conv->pool->conv->pool->fc->fc->output。在LeCun写这篇论文的时候，这里的激活函数采用的是sigmoid和tanh，不过现在也可以使用ReLU。还有一个优点是参数相对来说不多。 2.Alex-net  AlexNet的结构为conv->pool->conv->pool->conv
Deep Learning by Andrew Ng --- Sparse coding
meanme的专栏
04-18 1506
稀疏编码介绍稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ϕi\begin{align}\mathbf{\phi}_i\end{align} ，使得我们能将输入向量 x 表示为这些基向量的线性组合： x=∑i=1kaiϕi\begin{align} \mathbf{x} = \sum_{i=1}^k a_i \math
Andrew Ng's deeplearning Course4Week1 Convolutional Neural Networks(卷积神经网络)
福尔摩栋的博客
12-03 1081
一、计算机视觉 深度学习帮助计算机视觉很好的发展，如无人驾驶车识别路上的行人和车辆，人脸识别，艺术风格迁移。 如上图所示，深度学习在大图像上有一个问题，那就是维度。之前64*64*3的维度才12288，但是如果是1000*1000像素的大图片，那么维度就是3million，假设第一层有1000个隐藏单元，那么就是3billion。输入维度太大，在参数如此大量的情况下，难以获取足
Andrew Ng Deep Learning 第四课 第三周
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03-11 301
Andrew Ng Deep Learning 第四课 第三周前言目标检测目标定位特征点检测滑动窗口YOLO（You only look once）Bounding box预测交并化非极大值抑制Anchor boxes 前言 网易云课堂（双语字幕，不卡）：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htmcourseId=10045...
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