吴恩达 Andrew Ng深度学习deep learning.ai作业

最新推荐文章于 2023-12-29 17:17:01 发布
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网易云课堂 Andrew Ng 深度学习Class1-Class4课后作业及答案
04-08
网易云课堂吴恩达的课后练习，从第一课到第四课，每课每周的作业都有，包含答案，第三课只有习题测试没有编程，所以不要误会资源不全，前三课的练习和第四课第一周的练习在压缩包中，第四课后三周的编程练习由于数据集太大，超出上传限制，所以给出的是一个下载链接。非常好的学习资源，全部四节课的代码，性价比还是很高的
吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）
12-24
吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）
吴恩达深度学习DeepLearning-详细中文和英文笔记总结以及知识图谱三剑客
10-25
吴恩达深度学习DeepLearning-详细中文和英文笔记总结以及知识图谱三剑客,比较全面的总结，看完这些应该算是入门了
Andrew Ng 深度学习课程Deeplearning.ai 编程作业——deep Neural network for image classification（1-4.2）
Hansry的博客
11-02 1416
1.Packageimport numpy as np #scientific compute package import matplotlib.pyplot as plt #graphs package import h5py #contact with h5 file import scipy from scipy import ndimage #import our image a
Andrew Ng 深度学习课程deeplearning.ai 编程作业——shallow network for datesets classification (1-3)
Hansry的博客
10-26 1312
Planar data classification with one hidden layer1.常用的Python Librarynumpy：is the fundamental package for scientific computing with Python sklearn：provides simple and efficient tools for data mining and
吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai) 视频笔记Deeplearning_AndrewNg_v5.42.pdf
01-16
吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai) 视频笔记Deeplearning_AndrewNg_v5.42.pdf 吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai) 视频笔记Deeplearning_AndrewNg_v5.42.pdf 吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai...
精选资源
Deep-Learning-Coursera:深度学习专业作者：吴恩达（Andrew Ng），deeplearning.ai
05-13
Coursera上的深度学习专业 这是我本课程的个人项目。 该课程涵盖了从初学者到高级的深度学习。 强烈建议任何想要闯入AI的人。 教师： 课程1. 第一周- 第2周- 第3周- 第四周- 课程2. 第一周- -设置机器学习应用...
吴恩达deeplearning.ai第1-3章课后作业.rar
07-03
吴恩达Andrew ng深度学习课后作业第1-3章，课后作业文件太大，后续将分为两次上传
吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-3) 浅层神经网络--作业（可执行源码）
04-24
吴恩达的Coursera深度学习课程是全球范围内广受欢迎的在线教育项目，由著名的人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）主讲。该课程深入浅出地讲解了深度学习的基本概念、理论以及实际应用。课程的第一部分至第三部分主要...
deeplearning.ai-andrewNG-master.zip
10-04
《吴恩达深度学习课后作业完整版》是深度学习领域的宝贵资源，它包含了由著名计算机科学家吴恩达（Andrew Ng）在deeplearning.ai课程中的全套作业。这个压缩包"deeplearning.ai-andrewNG-master.zip"是学习者深入...
吴恩达DeepLearning.ai深度学习系列课课件及笔记
04-10
吴恩达DeepLearning.ai深度学习系列课课件及详细笔记，以及课程作业代码
笔记 | 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记
AI科技大本营
09-27 6415
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝作者：Lisa Song微软总部云智能高级数据科学家，现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署。吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 （上）【学习心得】Coursera和deeplearning.ai合作的Deep Learning Specia
吴恩达deeplearning
prin1127的博客
07-23 1071
完结撒花！吴恩达DeepLearning.ai《深度学习》课程笔记目录总集 https://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/79913655 完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815 网易云课堂在线 h...
【Andrew Ng深度学习作业】C1W4——Building your Deep Neural Network - Step by Step
inacmor的博客
11-13 250
参考 https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 Github-Building your Deep Neural Network: Step by Step 本文参考了以上两篇，推荐给大家。 一、作业说明 本周作业分为两部分：第一部分与上周要求差不多，即是编写一个单隐藏层的神经网络；第二部分则要编写更多层的神经网络。...
Andrew Ng 深度学习编程作业 1-2
u013068717的博客
06-04 245
Python Basics with Numpy (optional assignment)Welcome to your first assignment. This exercise gives you a brief introduction to Python. Even if you've used Python before, this will help familiarize yo...
吴恩达deeplearning.ai课后作业
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qq_33487573的博客
09-08 1万+
https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273
吴恩达深度学习Deep Neural Network for Image Classification: Application 第四周编程答案及讲解（中文）
na__D的博客
12-18 1276
您可能会注意到，在较少的迭代次数（比如1500次）上运行模型可以在测试集上获得更好的准确性。输入是一个（64，64，3）图像，它被展平为大小为（12288，1）的矢量。相应的矢量：[𝑥0，𝑥1.𝑥12287]𝑇然后乘以权重矩阵𝑊[1] 然后加上截距𝑏[1]。如果您的代码通过了上一个单元格，请运行下面的代码来训练您的参数。输入是一个（64，64，3）图像，它被展平为大小为（12288，1）的矢量。然后，添加一个偏置项并取其relu，得到以下向量：[𝑎[1] 0，𝑎[1] 1，。代码在下面的单元格中给出。
学习笔记10 《吴恩达深度学习》Deep Learning
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m0_56320309的博客
12-29 1004
输出也一样，y表示输出，上标‹1›，‹2›...‹9›表示位置，用Tx表示输入数据的长度，这个例子中共9个词，所以，Tx等于9，然后我们用Ty表示输出序列的长度。这样做的目的是，根据x的表示，使用序列模型的映射，然后目标输出y。也许，你还记得这个符号x^(i)，它表示第i个训练样本，所以，为了表示第t个元素，或者是训练样本，i的序列中的第t个元素，我会使用X^(i)‹t›这个符号。类似的，y^(i)‹t›代表第i个训练样例的输出序列的第t个元素，Ty^(i)则是第i个训练样例的输出序列的长度。
吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 4 Art Generation with Neural Style Transfer
hongbin_xu的博客
12-12 6621
吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。 补充说明： 1. 评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学
吴恩达DeepLearning.AI序列模型第五课第二周作业解析
- **吴恩达（Andrew Ng）**：吴恩达是人工智能和机器学习领域的知名专家，他曾在斯坦福大学担任教授，并且是Coursera的联合创始人之一。吴恩达还曾在Google Brain项目中担任重要角色，并在百度担任首席科学家。他的...
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