bxg1065283526的博客

Optimization MethodsUntil now, you’ve always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can speed up...

Gradient CheckingWelcome to the final assignment for this week! In this assignment you will learn to implement and use gradient checking.You are part of a team working to make mobile payments availabl...

RegularizationWelcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big en...

InitializationWelcome to the first assignment of “Improving Deep Neural Networks”.Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method ...

Building your Deep Neural Network: Step by StepWelcome to your week 4 assignment (part 1 of 2)! You have previously trained a 2-layer Neural Network (with a single hidden layer). This week, you will b...

由于没有找到课后练习，所有练习文章均参考点击打开链接，我已经将所有代码都实现过一遍了，没有错误，感谢博主欢迎来到第三周的课程，在这一周的任务里，你将建立一个只有一个隐含层的神经网络。相比于之前你实现的逻辑回归有很大的不同。你将会学习一下内容：用一个隐含层的神经网络实现一个二分类。利用非线性的激活函数单元。计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。1 函数包# Package importsim...

本文根据Google机器学习平台学习内容整理得。1.Pandas介绍：pandas是一种列存数据分析 API。它是用于处理和分析输入数据的强大工具，很多机器学习框架都支持将pandas*数据结构作为输入。2.基本概念 ①首先导入pandas包，查看其版本import pandas as pdpd._version_ ②pandas 中的主要数据结构被实现为以下两类：        DataFra...

1.mnist 数据集：包含 7 万张黑底白字手写数字图片，其中 55000 张为训练集，5000 张为验证集，10000 张为测试集。每张图片大小为 28*28 像素，图片中纯黑色像素值为 0，纯白色像素值为 1。数据集的标签是长度为 10 的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将 mnist 数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784 一维数组，将该...

如下笔记根据mooc TensorFlow笔记整理而得，自己将其中代码重新实现了一遍，加固记忆一、激活函数与交叉熵神经元模型：用数学公式表示为： f(∑ixiwi+b)，，f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 ①激活函数 relu: 在 Tensorflow 中，用 tf.n...

一、神经网络的搭建神经网络的实现过程： 1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络（Neural Network，NN） 2、搭建 NN 结构，从输入到输出（先搭建计算图，再用会话执行） （ NN 前向传播算法 ——>计算输出） 3、大量特征数据喂给 NN，迭代优化 NN 参数 （ NN 反向传播算法 ——> 优化参数训练模型） 4、使用训练好的模型预测和分类 基于神经网络的机器学...

学习了mooc上的TensorFlow笔记，如下为自己整理的学习心得，挑选了其中重要的部分和自己不是很理解的部分，以供复习一、基本概念1.基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。2.张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度比如，0阶张量是一个标量，只代表一个单独的数。如S=1231阶张量称为向量表...