吴恩达深度学习课程第一课2.14-2.18学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-20 20:05:05 发布
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文章标签： 深度学习
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这篇博客探讨了如何在Python中利用numpy实现向量化Logistic回归，重点在于理解梯度输出和广播机制。作者详细解释了logistics损失函数，并展示了单个训练样本的损失函数表达式。此外，还介绍了如何通过复制和广播来处理向量运算，以及如何创建和操作numpy向量。对于想要深入理解Python数值计算和机器学习基础的读者来说，这是一个宝贵的资源。

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juiceYi
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吴恩达深度学习：2.14
aikunjiao3421的博客
01-23 106
1.之前学习了如何通过向量化同时计算整个训练集预测值a。本次课程将会学习如何同时向量化计算m个训练集的梯度，之前的计算得到dz的计算形式：，我们可以将dz写成一个1*m的矩阵，，之前定义过A，定义了Y为：这样一个行向量。这样计算dz=A-Y，　　 2.我们已经去掉了一个for循环，我们将dw初始化为0向量，即dw=0，但是我们还有一个遍历训练集的循环， 　　即：dw=0; 　　　　...
深度学习吴恩达笔记---神经网络和深度学习
weixin_53817810的博客
12-27 504
【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著
吴恩达深度学习第一课笔记——神经网络和深度学习
solejay
04-21 1088
文章目录第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.2 什么是神经网络？(What is a Neural Network)1.4 为什么深度学习会兴起？(Why is Deep Learning taking off?)“Scale drives deep learning progress”1.5 总结第二周：神经网络的编程基础(Basics of N...
深度学习入门首推资料--吴恩达深度学习全程笔记分享
qq_41590635的博客
04-10 4843
本文首发于微信公众号“StrongerTang”，可打开微信搜一搜，或扫描文末二维码，关注查看更多文章。 原文链接：(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NDEzOTAzMw==&mid=2247483739&idx=1&sn=90a0ef1ff6c90514f397e9b6f3c74b83&chksm=ced41dadf9a3...
吴恩达深度学习教程中文笔记目录
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04-26 1万+
深度学习笔记目录 课程地址：https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 专栏： https://blog.csdn.net/shikong_/article/category/7288516 https://blog.csdn.net/zchang81/article/category/7163883 作业练习： h...
吴恩达DeepLearning学习笔记 第一门课第二周
WaibiJiangzhi的博客
02-07 421
这个图里的w只有一维，但我们知道，一张图片对应的像素如果是64*64*3，对应的w也是那么个数字维，这里数学家们已经证明这个函数是凸函数了，也就是只有一个最优解，我们就可以运用梯度下降了。我们现在要做的就是输入样本训练后，能够使得代价函数（成本函数）越小越好，找到好的w和b来能够描述我们的二分类问题，那么我们就要尝试最小化代价函数。z很小，也就是wx+b很小的时候，y的预测值接近0，这样就可以做二分类了！这样，z很大，也就是wx+b很大的时候，y的预测值接近1。对于w和b我们都这样干来找最合适的w和b。
深度学习入门指南——2022吴恩达学习笔记Coursera《Machine Learning》篇（已完结，超详细）
a131529的博客
11-04 1317
由于本人在学习该门课程时已经具备了一些ML、DL方面的基础知识，因此为了避免记录冗余知识，节约时间，本文仅在前人笔记的基础上记录一些对本人而言较为重要的知识点（相当于查漏补缺吧，hh）且吴恩达老师的课程教学基于tensorflow，但学术界目前最常使用的还是pytorch（本人经常用的也是pytoch），因此本笔记仅记录理论知识，不涉及具体的代码实现。
【深度学习_吴恩达】吴恩达深度学习课程第一课 & 第二课 — 神经网络与深度学习
py今天刷题了吗
10-01 594
文章目录P1 【第一周深度学习概论】1.1 欢迎P2 1.2 什么是神经网络P3 1.3 用神经网络进行监督学习P4 1.4 为什么深度学习会兴起P5 1.5 关于这门课P7 【第二周 神经网络基础】2.1 二分网络分类P8 2.2 logistic回归P9 2.3 logistic损失回归函数P10 2.4 梯度下降法P11 2.5 导数P12 2.6 更多导数的例子P13 2.7 计算图P14 2.8 计算图的导数计算P15 2.9 logistic回归中的梯度下降法P16 2.10 m个样本的梯度下降
吴恩达深度学习教程——中文笔记网上资料整理
Superstar02的博客
09-27 1266
深度学习笔记目录 课程地址：https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 专栏： https://blog.csdn.net/shikong_/article/category/7288516 https://blog.csdn.net/zc...
吴恩达深度学习第一课第二周
xavierri的博客
03-05 1323
第二周 神经网络基础 打卡（1） 2.1 二分类 在二分分类问题中 目标是训练处一个分类器，它以图片（本例中）的特征向量X作为输入，来预测输出的结果标签y是1还是0，也就是预测图片中是否有猫。 课程中会用到的数学符号： (x,y)(x,y)(x,y)：表示一个单独的样本； x∈Rnxx∈Rnxx\in R^{n_x}:表示x是nxnxn_x维的特征向量； y∈y∈y\in ...
吴恩达《深度学习工程师》课程笔记--章节目录
fxlou的博客
03-05 1643
第 1 门课程：神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 第一周 深度学习概论（Introduction to deep learning） 学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势，了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。 1.1 欢迎来到深度学习工程师微专业（Welcome） 1.2 什么是神经网络？（What is a neural net...
吴恩达深度学习课程笔记（一）：神经网络与深度学习
cluster1893的博客
07-10 1850
吴恩达：神经网络与深度学习(1) 吴恩达：神经网络与深度学习(1) 第一周：深度学习概论 第二周 神经网络基础 2.1 二分类 2.2 逻辑回归 2.3 逻辑回归的代价函数 2.4 梯度下降 2.5 导数 2.6 更多关于导数的例子 2.7 计算图 2.8计算图上的导数 2.9逻辑回归的梯度下降 2.10 在整个样本集上的梯度下降 3.1 矢量化 第三周 浅层神经网络 第四周 深层神经网...
吴恩达深度学习 | 神经网络和深度学习（第二周神经网络基础）
kudou1994的博客
06-10 5208
个人笔记
基于LSTM-GARCH混合模型的黄金价格波动率预测：信用降级事件冲击评估
05-19 1237
本文基于多模态数据融合与因果推理框架，本文构建黄金价格驱动因子图谱，揭示主权信用评级调整、地缘风险与货币政策预期的交互作用机制。5月19日亚市收盘，现货黄金突破3245美元/盎司关键阻力位，日内波幅达1.4%，技术面呈现典型的动量突破形态，但需警惕3250美元区域的多空博弈风险。
基于深度学习的高效图像失真校正框架总结
weixin_56337944的博客
05-16 830
本文介绍了一种基于深度学习的高效图像失真校正框架，该框架采用两阶段方法进行图像校正。第一阶段使用改进的GeoNet（EffiGeoNet）进行初步校正，通过模型剪枝和知识蒸馏实现轻量化；第二阶段通过图像配准优化，消除残留失真。实验表明，该方法在PSNR和SSIM指标上分别提高了10.39%和30.42%，处理速度提升了85%。该框架适用于多种失真类型，并在医疗内窥镜等实际场景中表现出色。未来研究方向包括增强全局特征提取能力和开发无需参考图像的端到端校正网络。代码和数据已开源，便于复现和进一步研究。
YOLOv7训练时4个类别只出2个类别
qq_48873240的博客
05-16 1124
在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
LSTM语言模型验证代码
lele52141的专栏
05-20 888
使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 使用 model.predict() 替代 predict_classes()# 对于多分类问题（softmax输出），获取预测类别索引。# 对于多分类问题（softmax输出），获取预测类别索引。# 对于多分类问题（softmax输出），获取预测类别索引。----------生成训练数据---------
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现EEMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-17 196
EEMD-LSTM通过。
深度学习实战 04：卷积神经网络之 VGG16 复现三（训练）
最新发布
weixin_44493991的博客
05-20 891
在代码中，我们假设VGG16类已经被正确定义，该类应包含 16 层卷积层和全连接层结构。通过将模型部署到 GPU 上进行训练，以加速训练过程。由于 CIFAR10 是一个 10 分类任务，因此模型的最终全连接层输出维度应为 10。如果没有可用的 GPU，需要将device设置为cpu，但训练速度会显著降低。本次实战通过在 CIFAR10 数据集上训练 VGG16 模型，全面展示了深度学习从数据预处理到模型部署的完整流程。
吴恩达深度学习课程第4课第1周编程作业解析
本课程的标签是"吴恩达 深度学习 第四课第一周"，意味着这是一门关于深度学习的课程，由吴恩达授课，具体到第4课的第1周内容。通过这样的标签，学习者能够快速地识别课程的定位、重点和学习阶段，有助于学习者根据...
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