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吴恩达DeepLeaning.ai学习笔记分享
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Everythin has a good ending, if it's not, then it's not the end.
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Activation functions--DeepLearning.ai 学习笔记（1-1）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)1. 神经网络的矢量化表示 即对于权重w，行数代表本层神经元数，列数代表本层前一层神经元数； 对于偏差b也是同...原创 2018-03-31 21:38:46 · 455 阅读 · 0 评论
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神经网络基础--DeepLearning.ai 学习笔记（1-2）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)神经网络和深度学习—神经网络基础1.二分类问题对于二分类问题，Ng给出了小的Notatio...原创 2018-04-01 00:05:47 · 428 阅读 · 0 评论 -
浅层神经网络 -- DeepLearning.ai 学习笔记（1-3）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)1. 神经网络表示简单神经网络示意图： 神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出，这里不...原创 2018-03-31 22:59:44 · 513 阅读 · 0 评论 -
深层神经网络 --DeepLearning.ai 学习笔记（1-4）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)1. 矩阵的维度DNN结构示意图如图所示：对于第l层神经网络，单个样本其各个参数的矩阵维度...原创 2018-04-01 12:35:43 · 488 阅读 · 1 评论 -
改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-- DeepLearning.ai 学习笔记（2-1）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 —深度学习的实践方面1. 训练、验证、测试集...原创 2018-04-01 16:56:58 · 1126 阅读 · 12 评论 -
优化算法--DeepLearning.ai 学习笔记（2-2）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 —优化算法1. Mini-batch 梯度下降法...原创 2018-04-01 21:26:23 · 559 阅读 · 15 评论 -
超参数调试 和 Batch Norm-- DeepLearning.ai 提炼笔记（2-3）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 —超参数调试和Batch Norm1. 超参数调...原创 2018-04-01 23:24:25 · 651 阅读 · 2 评论 -
机器学习策略（1）--DeepLearning.ai 提炼笔记（3-1）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)结构化机器学习项目 — 机器学习策略（1）1. 正交化表示在机器学习模型建立的整个流程...原创 2018-04-03 23:05:57 · 602 阅读 · 6 评论 -
机器学习策略（2）--DeepLearning.ai 提炼笔记（3-2）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程及课后习题代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)结构化机器学习项目 — 机器学习策略（2）1. 误差分析当我们在训练一个模型的时候，...原创 2018-04-04 16:09:34 · 570 阅读 · 3 评论 -
卷积神经网络基础 -- DeepLearning.ai 学习笔记（4-1）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)卷积神经网络 — 卷积神经网络基础1. 计算机视觉计算机视觉（Computer Visio...原创 2018-04-05 16:40:03 · 1794 阅读 · 2 评论 -
深度卷积模型 --DeepLearning.ai 学习笔记（4-2）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)卷积神经网络 — 深度卷积模型1. 经典的卷积网络介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是L...原创 2018-04-08 09:15:57 · 7582 阅读 · 4 评论 -
目标检测 - -DeepLearning.ai 学习笔记（4-3）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)卷积神经网络 — 目标检测1. 目标定位和特征点检测图片检测问题：分类问题：判断图中...原创 2018-04-09 13:59:42 · 2425 阅读 · 11 评论 -
特殊应用：人脸识别和神经风格迁移 - -DeepLearning.ai 学习笔记（4-4）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)卷积神经网络 — 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移Part 1：人脸识别1. 人脸验证...原创 2018-04-10 16:47:01 · 885 阅读 · 9 评论 -
循环神经网络 - - DeepLearning.ai 学习笔记（5-1）
课程笔记地址：https://mp.youkuaiyun.com/postlist 课程代码地址：https://github.com/duboya/DeepLearning.ai-pragramming-code/tree/master 欢迎大家fork及star！(-^O^-)序列模型 — 循环神经网络1. 序列模型的应用语音识别：将输入的语音信号直接输出相应的语...原创 2018-04-11 19:44:29 · 1044 阅读 · 0 评论 -
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（5-2）-- NLP和词嵌入
序列模型 --- NLP和词嵌入原创 2018-03-05 12:12:06 · 7177 阅读 · 4 评论 -
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（5-3）-- 序列模型和注意力机制
序列模型 --- 序列模型和注意力机制原创 2018-04-04 12:18:43 · 6129 阅读 · 5 评论 -
How to calculate the number of parameters in CNNs?
How to calculate the number of parameters in CNNs?This post comes from https://stackoverflow.com/questions/28232235/how-to-calculate-the-number-of-parameters-of-convolutional-neural-networks.If y...转载 2018-04-05 22:58:48 · 690 阅读 · 0 评论 -
Softmax vs logistic function
The difference between softmax function and logistic function转载自：https://stats.stackexchange.com/questions/233658/softmax-vs-sigmoid-function-in-logistic-classifier转载 2018-04-05 15:35:05 · 226 阅读 · 0 评论