吴恩达神经网络学习笔记资料收集

最新推荐文章于 2024-07-23 14:49:40 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 学习小记录
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaqi_ge/article/details/97270173
本文介绍了一位工程师在学习Darknet_YOLO过程中发现的宝贵资源，包括吴恩达在网易课堂上的课程及一位热心人士在GitHub上整理的深度学习书籍笔记，这些资源对于理解神经网络及快速入门深度学习非常有帮助。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近需要用到Darknet_yolo，感觉需要神经网络的知识，除了在网易课堂上能看吴恩达的视频之外，还找到了别人专门整理相关资料的书
https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books 笔记很全，而且比原作还详细
https://cloud.tencent.com/developer/news/323728 不想看上面的可以快速入门

机器学习笔记（吴恩达）
kyxdjy的博客
04-25 7720
机器学习笔记（吴恩达）
吴恩达机器学习基础课程笔记
tjujackson的博客
03-06 1362
吴恩达机器学习2022笔记
吴恩达神经网络和深度学习笔记
01-09
该文档包含了吴恩达神经网络和深度学习的课程笔记（包含第一门课到第五门课），还有相关的论文和数据。有兴趣可以下载学习！
吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记归纳（一）
o_Eagle_o
10-29 894
本文旨在对吴恩达《神经网络与深度学习》课程第一课中所阐述的主要观点进行归纳和分析。若后续遇到无法理解的地方，可以通过查阅如下博客：http://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/77799014 ，或者观看视频：http://study.163.com/my#/smarts。I. 什么是神经网络深度学习（Deep Learning）就是更复杂的神经网络
吴恩达《机器学习》神经网络笔记
weixin_41906254的博客
02-02 329
- 神经网络的优点 - 神经网络模型 - 对模型的理解 - 模型用于多分类
吴恩达机器学习 - 神经网络笔记
Luo_Ruomu的博客
08-06 625
第四周 8、神经网络 8.1 非线性假设 图像识别难，计算机看到的是灰度矩阵/RGB存储量x3 8.2 神经元和大脑 假设大脑思维方式不需要成千上万算法，而只需要一个。 躯体感觉皮层进行神经重接(视觉)实验，该皮层也能学会看。 如果人体有同一块脑组织可以处理光、声或触觉信号，也许存在一种学习算法，可以同时处理视觉、听觉和触觉。 8.3 模型展示1 神经元(激活单位)，输入/树突，输出/轴突 第一层成为输入层，最后一 层称为输出层，中间一层成为隐藏层第(2)层第i个激活单元，θ权重矩阵
吴恩达机器学习学习笔记 --- 神经网络
Galaxy_Su的博客
05-23 467
神经网络
吴恩达AI for everyone学习笔记
01-26
吴恩达的"AI for everyone"课程旨在为非技术人员和专业人士提供一个理解人工智能基础知识的平台。 AI的核心在于模拟人类智能，实现自主学习和决策。它通过收集、分析大量数据来训练模型，从而在特定任务中表现出...
吴恩达深度学习课程笔记Lesson08
最新发布
智潮先锋聚集地
07-23 729
大家好，欢迎收听本课，如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略。我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统。那么，什么是机器学习策略呢？我们从一个启发性的例子开始讲，假设你正在调试你的猫分类器，经过一段时间的调整，你的系统达到了90%准确率，但对你的应用程序来说还不够好。你可能有很多想法去改善你的系统，比如，你可能想我们去收集更多的训练数据吧。或者你会说，可能你的训练集的多样性还不够，你应该收集更多不同姿势的猫咪图片，或者更多样化的反例集。
吴恩达深度学习笔记（八）——卷积神经网络（上）
weixin_45719141的博客
02-17 1590
吴恩达深度学习内容的一些笔记。
吴恩达卷积神经网络课件与笔记
12-22
自己整理的吴恩达深度学习第四课（卷积神经网络）的课件，大家一起深度学习吧。
吴恩达——神经网络和深度学习——笔记
qq_32244493的博客
01-13 349
1 神经网络基础 1.1 二分分类 logistic回归是一个用于二分分类的算法 在二分分类问题中，目标是训练出一个分类器 识别图片中的猫，输出1表示是猫，输出0表示不是猫。 计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应图中的红绿蓝三个颜色通道。 假设图片是64x64像素的，就有3个64x64的矩阵，分别对应图中红绿蓝三个像素的亮度。 要将这些像素亮度值放入一个特征向量中，就要把这些像素值提取出来，放入一个特征向量x，如上图表示的那样。 将所有像素放在一列中，所以他的维度就是64x64x3。用n或者
吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记
sereasuesue的博客
09-30 298
课堂笔记方便自己回忆 课程相关 课程地址见 https://mooc.study.163.com/course/2001281002#/info 该专项课程的Coursera地址：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning 什么是神经网络？ 用神经网络进行监督学习 监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应用中，机器学习解决的大部分问题都属于监督式学习，神经网络模型也大都属于监督式学习。 应用实例
吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之25—神经网络概述
james9668的博客
08-13 519
接下来你用另外一个线性方程计算z^([2])，接着计算a^([2])，a^([2])就是整个神经网络的最终输出，同时我也用y ̂表示网络的输出。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w_1@w_2@w_3 )] x=[■(x_1@x_2@x_3 )] w^T x+b=[■(w_1&w_2&w_3 )][■(x_1@x_2@x_3 )]+b=w_1 x_1+w_2 x_2+w_3 x_3+b】，用那些计算z，然后再用z计算a，我们用a同时表示输出y ̂。学习视频主要来自B站。...
机器学习-吴恩达 神经网络：表述（笔记）
zxq1_的博客
05-15 303
神经网络
吴恩达神经网络学习笔记
ZengTudou的博客
04-18 784
吴恩达神经网络学习笔记：网易云笔记入口
吴恩达卷积神经网络章节笔记（一）——卷积神经网络
Rome was not built in a day.
08-12 619
吴恩达卷积神经网络——学习笔记（一）1. 边缘检测示例 (Edge Detection Example)1.1 卷积运算1.2 垂直边缘检测器的应用案例2. 更多边缘检测内容 (More Edge Detection Example)3. Padding4. 卷积步长 (Strided Convolutions)5. 三维卷积 (Convolutions Over Volumes)5.1 三维卷积的计算5.2 多个过滤器的三维卷积6. 单层卷积网络 (One Layer of a Convolutional
Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）
yanglamei1962的博客
04-26 500
神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K1多元（K）分类问题输出单元不止一个（K1hΘ​xaLgΘL−1aL−1gzLL: 神经网络的总层数sl​: 第l层激活单元的数量（不包含偏置单元）hΘ​xk​: 分为第k个分类(kth)的概率 $P(y=k | x;\Theta) $K: 输出层的输出单元数量，即类数 - 1yki​: 第i个训练样本的第k个分量值yK维向量。
吴恩达卷积神经网络学习笔记（三）
qq_45498824的博客
01-17 594
二.实例探究 2.1 为什么要进行实例探究 以下是比较经典的几种网络： 2.2 经典网络 下图是LeNet-5神经网络的结构： （针对灰色图像训练的，平均池化） 下图是AlexNet神经网络的结构： 下图是VGG-16神经网络的结构：每经过一次卷积和池化后图像大小减半，通道数加倍。 优点：简化了神经网络。 缺点：需要训练的特征数量非常巨大。（16是指在这个网络包含16个卷积层和全连接层） 其结构都是几个卷...
吴恩达机器学习课程笔记：完整配套指南
资源摘要信息: "本资源是一份与吴恩达教授在斯坦福大学授课的机器学习课程配套的笔记。笔记内容涵盖了吴恩达教授机器学习课程中的主要知识点，深入浅出地讲解了机器学习的基本概念、算法以及实际应用。吴恩达教授是...
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