吴恩达深度学习的改善深层神经网络编程作业：优化Optimization

聚焦深度学习
最新推荐文章于 2022-02-28 13:44:01 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域热门方向，在图像识别、自然语言处理等多方面有广泛应用。

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吴恩达深度学习1-Week4课后作业-深层神经网络
Apple_hzc的博客
10-15 1220
一、Deeplearning-assignment 在本周作业的编程中，主要通过构建两层神经网络和L层神经网络对catvnoncat.h5数据集进行学习和预测，并得到对test数据集的预测准确度以及判断一张图片是否为猫。 在前面的作业中，我们通过逻辑回归模型对该数据集进行了学习和预测，准确度为70%（可以翻看之前的博客和参阅相关代码结果），今天主要构建深层神经网络对数据集进行学习。 由上...
吴恩达 深度学习 编程作业（1-4）- Building your DNN & DNN for Image Classification: Application
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09-26 3万+
Part 1：Building your Deep Neural Network: Step by Step Part 2：Deep Neural Network for Image Classification: Application
吴恩达_改善深层神经网络_编程练习作业答案
07-20
在Coursera上自己做的作业代码，有html格式方便查看（和网站上的作业格式一样），也有.py文件用以运行。
吴恩达深度学习作业
12-04
NG原版作业手册。NG出品，放心使用。里面有详细的代码注释和提示，快到碗里来。
吴恩达深度学习课程作业
12-09
吴恩达深度学习课程作业用到的工具包 使用该工具包完成作业。
吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络-第二周作业：优化方法
qq_34621022的博客
03-09 503
吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络-第二周作业：优化方法 到目前为止我们一直使用梯度下降算法来进行参数更新，求得最小化成本。在这个作业中我们将学习优化算法，能够节省时间使得我们更快的得到好的结果。 在吴恩达老师的课程中将梯度下降比喻为在山壑中找到最低点，如下图所示： 本次练习需要使用的库函数（一些工具类代码放在文章最后，请自行创建对应文件） import...
吴恩达深度学习编程作业
12-05
吴恩达深度学习编程作业,入门深度学习的绝佳资源,包含非常优秀的代码资源.
吴恩达深度学习课程第二周编程作业资源
本文件中的“Assignment1”是第二门课程《改善深层神经网络：超参数调优、正则化和最优化》第一周的编程作业，其核心目标是帮助学习者掌握如何提升神经网络训练效率与模型性能。 首先，从标题来看，“课程2第1周”...
吴恩达深度学习课程第二周编程作业
在Coursera平台上由吴恩达（Andrew Ng）主讲的《Neural Networks and Deep Learning》课程是深度学习领域极具影响力的入门课程之一，属于其著名的“Deep Learning Specialization”系列的第一门课。该课程系统地介绍...
吴恩达深度学习课程书籍与编程作业代码合集
本资料包中的《Programming Assignments of Deep Learning Specialization (5 courses).pdf》以及配套的“deepai 公开课代码”，正是该系列课程中五门核心课程的编程作业合集与实现代码...
吴恩达 深度学习 编程作业（2-2）- Optimization Methods-附件资源
03-05
吴恩达 深度学习 编程作业（2-2）- Optimization Methods-附件资源
吴恩达深度学习作业.zip
08-17
吴恩达深度学习作业用到的planar_utils.py和testCases_cv2.py
吴恩达深度学习 编程作业（1-4课）
12-01
吴恩达-深度学习1-4课编程作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面。希望大家学习快乐~~
Coursera吴恩达深度学习课程代码作业（部分）
03-16
Coursera吴恩达深度学习课程代码作业（只保存了部分）欢迎下载学习
吴恩达神经网络课程作业与答案
11-28
吴恩达在网易云课堂上的神经网络课程的作业与答案。答案目前只更新到第一课程第三周的部分，会持续更新。
吴恩达深度学习编程作业_吴恩达深度学习 编程作业三 深度神经网络
weixin_39878989的博客
12-04 211
构建深度神经网络，做图像处理整个训练的流程图图片源自吴恩达深度学习(1)参数初始化两层神经网络，随机初始化w，0初始化b，记住w和b的形状，无论网络如何变化，形状的公式是不变的w[l].shape=(n[l],n[l-1]),b[l].shape=(n[l],1)具体公式(2)前向传播在前向传播时，计算z时，可以适当打印w，b的形状，这将有助于查找错误。前向传播与激活函数sigmoid，relu前...
吴恩达深度学习作业之deepleraning_L1W2_h2
Learningisgood的博客
02-28 780
https://www.heywhale.com/mw/project/5dd23dbf00b0b900365ecef1 #吴恩达《深度学习》L1W2作业2 知识点：用神经网络思想实现逻辑回归 ''' 欢迎来到你的第一个编程作业！ 你将学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。 这项作业将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练你对深度学习的直觉。 说明： 除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for / while）。 你将学习以下内容： 建立学习算法的一般架构，包括： 初始化参数
吴恩达深度学习编程作业（1-1）：Logistic Regression with a Neural Network mindset
大彤小忆的博客
06-21 1885
1. 作业简介2. 工具包3. 数据集3.1 数据说明3.2 数据预处理4. Logistics介绍5. 创建算法5.1 算法的创建基本流程5.2 程序实现步骤6. 学习率优化7. 实现代码 1. 作业简介   本次作业的内容是使用Logistic回归通过训练来判断一副图像是否为猫。   主要内容：如何利用Python的来实现Logistic函数。包括：初始化、计算代价函数和梯度、使用梯度下降算法进行优化等并把他们整合成为一个函数。 2. 工具包   在这个过程中，我们将会用到如下库： numpy：Py.
吴恩达深度学习编程作业——Convolution model-step by step-v2
weix1235的博客
10-15 496
编程作业中给出了两个版本的Convolution model-step by step，v1/v2。选择一个做即可，当然也可以做两次作为复习。更多的细节我放到另一篇文章中进行解答，感兴趣可以去主页查找。 本篇文章，主要用于展示代码，记录备忘。 1.调用使用的基本模块 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0,
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