Coder_kiwi的博客

 Building your Deep Neural Network: Step by Step您将构建一个深层神经网络，拥有您想要的多个层！完成此任务后，您将能够：使用ReLU等非线性单位来改善您的模型。 构建更深层的神经网络（具有多于1个隐藏层）。 实现易于使用的神经网络类。符号：1 - 包numpy是使用Python进行科学计算的主要软件包。 matplotl...

 Logistic Regression with a Neural Network mindset在这里你将会构建一个识别猫的逻辑回归分类器。指导：不要在代码中使用循环（for/while），除非明确要求你这么做。您将学习构建学习算法的通用架构，包括： 初始化参数。 计算成本函数及其梯度。 使用优化算法（梯度下降）。 按正确的顺序将上述所有三个函数...

 Planar data classification with one hidden layer建立你的第一个神经网络，它将有一个隐藏层。你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2级分类神经网络。 使用具有非线性激活功能的单位，例如tanh。 计算交叉熵损失。 实现前向和后向传播。1 - 包numpy是使用Python进行科学计算的基础包。 sklearn为数据挖掘和数据...

 Deep Neural Network for Image Classification: Application您将使用您在先前任务中实现的功能来构建深层网络，并将其应用于cat与非cat分类。希望您会看到相对于之前的逻辑回归实现的准确性有所提高。完成此任务后，您将能够：构建并应用深度神经网络进行监督学习。让我们首先导入在此分配期间您需要的所有包。numpy是使用Pytho...