吴恩达deep learning ai 笔记总结(1-2) 神经网络与深度学习-神经网络基础

最新推荐文章于 2021-02-05 04:20:49 发布
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#吴恩达深度学习 #深度学习 #神经网络

本文深入探讨了逻辑回归在二分类问题中的应用，详细解析了逻辑回归的损失函数及梯度下降算法，并通过计算图直观展示其工作原理。同时，文章提供了m个样本的梯度下降过程和向量化实现，帮助读者理解并掌握逻辑回归的核心概念。

文章目录

Binary Classification

二分类问题，输出结构是离散值为离散的，0/1

  • 特征符号
    在这里插入图片描述
  • 样本：(x,y) 训练样本包含m个；
  • 其中样本x 包含nx个特征；
  • y∈(0,1) 目标值属于0、1 二分类
  • 训练数据：
    在这里插入图片描述
  • 输入神经网络时样本数据的形状：
    在这里插入图片描述

逻辑回归

逻辑回归损失函数

计算图

梯度下降

逻辑回归的梯度下降

m个样本的梯度下降

向量化

向量化的示例

向量化逻辑回归

逻辑回归损失函数的解释

完结撒花！吴恩达DeepLearning.ai《深度学习》课程笔记目录总集
大树先生的博客
04-12 11万+
吴恩达 Coursera DeepLearning.ai《深度学习》系列课程笔记目录总集
《神经网络与深度学习》nndl读书笔记
la_xl的博客
08-01 2229
目录本书的知识体系深度学习与神经网络概要人工智能机器学习机器学习模型步骤表示学习局部表示与分布式表示深度学习常用的深度学习框架端到端学习神经网络人工神经网络神经网络的发展历史 本书的知识体系 深度学习与神经网络概要 从根源上讲，深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法。 深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件．因为每个组件都会对信息进行加工，并进而影响后续的组件，所以当我们最后得到输出结果时，我们并不清楚其中每个组件的贡献
吴恩达机器学习--神经网络概述
weixin_40025586的博客
10-09 502
一.非线性假设相关: 例:训练一个模型实现视觉对象的识别(例如识别图片上是否是一辆汽车),一种方法是利用很多汽车和非汽车图片，利用图片上的一个个像素值作为特征。 假如我们只选用灰度图片，每个像素则只有一个值，我们可以选取图片上的两个不同位置上的两个像素，然后训练一个逻辑回归算法利用这两个像素的值来判断图片上是否是汽车。 说明:即使采用50*50像素的小图片,并且将所有的像素是为特征，那么会有2500个特征，如果我们要进一步将两两特征组合构成一个多项式模型，则会有约接近 3 百万个特征。普通的逻辑回归模型
吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记
sereasuesue的博客
09-30 313
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！
人工神经网络心得体会_卷积神经网络学习心得
weixin_39560029的博客
12-21 1288
萌新小白一只，刚刚接触AI，在遍历人工智能发展时就看到了“卷积神经网络”，顿时想到了去年被概率论支配的恐惧，因此想在这里分享一点经验来帮助大家更好理解。所谓“卷积神经网络”，就是结合卷积公式，建立类似神经元的生物学模型，再加上一堆激活函数、损失函数来修正加工，最后再梯度求导达到帮助AI进行深度学习的目的。首先我们来看一下卷积公式： ​fX∗fY=∫−∞∞​fX​(z−y)fY​(y)dy=∫−∞∞...
人工神经网络心得体会_人工智能学习心得
weixin_39525118的博客
12-21 2321
1/5人工智能学习心得对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。...
精选资源
吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf
01-05
"吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf" 本资源是吴恩达的机器学习课程中文笔记，由黄海广翻译整理，基于斯坦福大学2014年机器学习课程视频。该笔记涵盖了机器学习的基础知识、监督学习、无监督学习、深入学习等...
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
本资料包“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”提供了全面的学习资源，旨在帮助初学者系统地掌握深度学习的基础知识。 首先，"deeplearning深度学习笔记v5.1.pdf"可能是吴恩达...
精选资源
吴恩达-Deeplearning深度学习笔记
11-25
本文档是吴恩达老师深度学习课程的笔记，涵盖了深度学习的基础知识、神经网络的构建、卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆、深度学习的应用等方面。 深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮助学生掌握...
cousera吴恩达deeplearning.ai汇总笔记（非原创）
12-17
该团队的工作致力于促进人工智能在国内的普及和应用，通过整理中文笔记的方式，帮助更多的人能够无障碍地学习深度学习知识，同时也确保了不损害Coursera平台和吴恩达老师的商业利益。 知识点六：未来展望与AI驱动的...
人工神经网络心得体会_人工神经网络算法知识点总结
weixin_32073865的博客
02-05 872
人工神经网络算法知识点总结人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用，尤为突出是是以下4种算法：ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络，下面就具体介绍一下这这四种算法：1．自适应谐振理论(ART)网络自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向...
浅谈AI神经网络
喜欢打酱油的老鸟
06-14 6271
https://www.toutiao.com/a6701581241755369988/ 人工智能被认为是一种拯救世界、终结世界的技术。毋庸置疑，人工智能时代就要来临了，科幻电影中的场景将成为现实，未来已来！ 什么是人工智能？通俗来讲，就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多，因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能？ ...
神经网络学习心得
tough_strong的博客
10-20 6561
人工智能（AI）从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。目前人工智能（AI）已经以雷霆万钧之势从学术界潜入产业界的每一个角落，其价值之大，可想而知。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。机器学习中的神经网络是研究人工智能最热门的方向，而多层复杂的神经网络又发展成现在的深度学习。 数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计（后面两个在...
深度学习概述-神经网络与深度学习学习笔记（一）
知行_那片天
08-27 5933
最近在学习复旦邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，并对书中推荐的论文进行了阅读。感觉这本书对深度学习讲解得很好，即有全面严谨的讲述，也有高屋建瓴的理解。 本文的行文结构是按邱老师的书籍结构来的，并结合自己的理解总结了书籍中的相关要点，想要对神经网络和深度学习有更好了解的，推荐大家看邱老师写的《神经网络与深度学习》。
人工智能：神经网络与深度学习
m0_38063435的博客
06-30 4451
1 人工智能 1956年夏季，在美国的达特茅斯学院中， John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon、Allen Newel、Herbert Simon等科学家聚在一起，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。 人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，
人工神经网络与深度学习学习历程，心得及资料分享
听的博客
03-10 6462
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activ...
吴恩达deep learning ai 笔记总结(4-3) 目标检测
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12-17 894
文章目录1.Object Localization目标分类与定位定义目标Label y:Loss Function2.Landmark Detection3.Object Detection车辆目标检测网络模型：滑动窗口目标检测：滑动窗口限制4.Convolutional Implementation of Sliding Windows将FC层转变为CONV层滑动窗口的卷积实现5.Boundin...
吴恩达deep learning ai 笔记总结(4-4) 人脸识别和神经风格迁移
keke_Memory的博客
12-17 772
文章目录1. What is face recognition2.One Shot LearningOne Shot Learning问题similarity function3.Siamese Network4. Triplet LossTriplet 损失函数三元组（A,P,N）的选择5. Face Verification and Binary ClassificationSiamese 二...
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