
吴恩达深度学习
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踏实写代码,认真搞学术的小研
世界很大,我们很小,让我们一起码出世界!加油吧,各位!
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残差网络ResNet
经典传统网络,看到残差时,不得不做个笔记因为太重要了在VGG中,卷积网络达到了19层,在GoogLeNet中,网络史无前例的达到了22层。那么,网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗?在深度学习中,网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决,对于一个企业资源并不是很大的问题;问题2的过拟合通过采集海量数据,并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免;问题3通过Batch Normalization也可以避免。貌似我们转载 2022-02-14 21:15:04 · 1047 阅读 · 0 评论 -
完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总
转载于https://redstonewill.blog.youkuaiyun.com/article/details/80207815 红色石头的个人网站:redstonewill.com 从去年8月份开始,AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项转载 2021-07-13 10:15:34 · 194 阅读 · 0 评论 -
中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】
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jutyper notebook 显示行号
新版的可以按Esc + L显示行号原创 2021-07-12 15:33:05 · 188 阅读 · 0 评论 -
深度学习概述
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神经网络基础之逻辑回归
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