吴恩达深度学习神经网络基础编程作业Building your Deep Neural Network Step by Step

最新推荐文章于 2023-04-16 14:21:25 发布
原创 最新推荐文章于 2023-04-16 14:21:25 发布 · 222 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

该博客围绕吴恩达神经网络基础作业，聚焦于逐步构建神经网络。虽未给出具体内容，但可推测涉及神经网络构建的关键步骤与技术，属于信息技术领域中人工智能神经网络相关内容。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Coursera吴恩达Deep Learning.ai第一课第四周Building your Deep Neural Network: Step by Step
Coder_kiwi的博客
07-18 697
  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...
吴恩达 week4 Building your Deep Neural Network: Step by Step 编程作业及讲解（中文）
最新发布
na__D的博客
12-17 1150
如图5所示，您现在可以将dAL输入到您实现的LINEAR->SIGMOID向后函数中（该函数将使用L_model_forward函数存储的缓存值）。堆叠[LINEAR->RELU]正向函数L-1层（对于层1到L-1），并在末尾添加[LINEAR->SIGMOID]（对于最终层𝐿).这将为您提供一个新的L_model_forward函数。使用𝐴[𝐿]，您可以计算预测的成本。在下面的代码中，变量AL将表示𝐴[𝐿]=𝜎(𝑍[𝐿])=𝜎(𝑊[𝐿]𝐴[𝐿−1]+𝑏[𝐿])（有时也称为Yhat）
吴恩达深度学习课程第一课 第二周神经网络基础 编程作业（中、英文版本）（底部附带datasets和lr_utils 资源文件）
11-15
吴恩达老师 深度学习课程 第一课 神经网络和深度学习 第二周神经网络基础 编程作业 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文） 注：底部附带datasets和lr_utils 资源文件
Building your Deep Neural Network: Step by Step 吴恩达老师第一课第四周作业
hdhuangzhihao的博客
12-07 527
Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome 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
吴恩达深度学习作业/01.机器学习和神经网络/4.第四周深层神经网络/编程作业/assignment4_1.ipynb
我不是程序员的博客
08-02 909
Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome 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 build a deep neural network, with as many layers as you
吴恩达第四周作业（Building your Deep Neural Network - Step by Step v3）
陈依依的博客
11-10 2126
该实验主要是实现一些“Helper function”,为下一步实现两层神经网络和L层神经网络做准备，实现一个两层网络或深层网络的步骤如下： Step 1.分别初始化一个两层神经网络和L层神经网络的参数 Step 2: 前向传播的实现： 1.完成一个网络的前向传播的线性部分（linear part）,即计算出 Z [l]      2.实现relu和 sigmoid激活函数 3.联合前两
Building your Deep Neural Network - Step by Step
07-22
在本课程“Building your Deep Neural Network - Step by Step”中，我们将深入探讨深度学习的基础，特别是如何构建自己的深度神经网络（DNN）。该课程由著名学者吴恩达教授讲授，他是在线教育平台Coursera上的深度...
第一课:Neural Networks and Deep Learning 第四周：编程作业 Building your Deep Neural Network: Step by Step
肖泽的博客
03-21 838
第一课:Neural Networks and Deep Learning 第四周：编程作业 Building your Deep Neural Network: Step by Step 本周课程笔记见：第4周：深层神经网络(Deep Neural Networks) Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your ...
吴恩达 深度学习 编程作业（5-1）Part 1 - Building your Recurrent Neural Network
热门推荐
大树先生的博客
03-05 1万+
一步步建立一个RNN：Building your Recurrent Neural Network - Step by Step
吴恩达 深度学习课后作业系列 3
06-12
作业一：“Building your Deep Neural Network - Step by Step”是构建深度神经网络的基础练习。在这个作业中，你将学习如何从零开始搭建一个简单的神经网络，包括前向传播、反向传播以及权重更新等关键步骤。这一...
吴恩达RNN作业:Building your Recurrent Neural Network - Step by Step
08-06
吴恩达RNN作业:Building your Recurrent Neural Network - Step by Step
吴恩达第4课第1周编程作业Convolutional Neural Networks: Step by Step代码。
10-03
吴恩达第4课第1周编程作业Convolutional Neural Networks: Step by Step代码
All About Network Infrastructur-开源
05-03
安装和有关配置网络基础设施的支持
深度学习作业 Building your Deep Neural Network: Step by Step
weixin_42326997的博客
03-17 355
#导入作业中所需要的所有软件包。 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt from testCases_v2 import * from dnn_utils_v2 import sigmoid, sigmoid_backward, relu, relu_backward %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # set default
吴恩达深度学习神经网络基础编程作业Logistic Regression with a Neural Network mindset
meijie2018_1的博客
07-11 318
2020-6-25 吴恩达-NN&DL-w4 深层NN(课后编程1-Building your Deep Neural Network: Step by Step)
weixin_42555985的博客
06-26 364
原文链接 如果打不开，也可以复制链接到https://nbviewer.jupyter.org中打开。 一步一步搭建你的深度NN Building your Deep Neural Network: Step by Step1.本文涉及的基本库2.任务概述 在前面你已经学习了训练单隐层NN。 本节课你将搭建一个深层NN，至于用多少层，你说了算。 本节中，你将实现几个函数用于搭建深层NN 这些函数将在下节编程中用于搭建一个深层NN，实现图像识别分类 完成本节编程后，你可以 使用非线性单元ReLU改善你的
【吴恩达深度学习专栏】神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)——向量化(Vectorization)及更多例子
汪雯琦的博客
03-23 478
2.11 向量化(Vectorization) 向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要，否则如果在大数据集上，你的代码可能花费很长时间去运行，你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域，运行向量化是一个关键的技巧，让我们举个栗子说明什么是向量化。 在...
吴恩达神经网络和深度学习-week4-编程作业1-逐步搭建神经网络（Building your Deep Neural Network: Step by Step）要点整理
m0_59838738的博客
07-20 1000
作业目的： 实现分类预测的L层深度神经网络的所有函数。 搭建步骤： 一、初始化神经网络的所有参数，包括从1到L-1层的W和b（第0层为输入特征） （一）要点： 初始化权重矩阵W[l]，使用np.random.randn(shape) * 0.01，其中，shape为(第l层的神经元个数，第l-1层的神经元个数)，np.random.randn()生成一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。乘以0.01是为了确保W的值很小，从而使Z[l]=W[l]X+b[l]
第二周神经网络基础 吴恩达作业
weixin_45360937的博客
04-16 390
问题说明标记为cat（y = 1）或非cat（y = 0）的m_train训练图像集标记为cat或non-cat的m_test测试图像集图像维度为（num_px，num_px，3），其中3表示3个通道（RGB）。因此，每个图像都是正方形（高度= num_px）和（宽度= num_px）。你将构建一个简单的图像识别算法，该算法可以将图片正确分类为猫和非猫。让我们熟悉一下数据集吧， 首先通过运行以下代码来加载数据。我们在图像数据集（训练和测试）的末尾添加了"_orig"，以便对其进行预处理。
吴恩达深度学习课程卷积神经网络全周作业解析
标题：“吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业”涉及到了吴恩达教授在深度学习领域开设的课程内容，以及具体的作业内容，特别是卷积神经网络（CNN）相关。深度学习是机器学习中的一种方法，它使用神经网络...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值