墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
600+累计阅读
641平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
由房价预测例子引入最简单的神经网络激活函数 线性修正单元ReLU
单神经元网络 从size到price。
当你知道更多与房价相关信息后，比如卧室数量，邮政编码，财政收入等等，就形成了多神经元网络。
将左面称为输入层，中间称为隐含层，右面称为输出层，通过输入精准映射输出是神经网络最擅长的事情。
上文提到的房价预测输入相关特征输出价格或者线上广告预测用户是否点击都应用标准神经网络（Standard NN）,更复杂的例如图像数据处理通常应用卷积神经网络（CNN），语言交互相关的应用时序神经网络（RNN），更加复杂的比如无人驾驶等大型架构应用混合网络。
机器学习的数据分为结构化数据与非结构化数据，由于深度学习和神经网络的出现使得计算机更容易理解非结构化数据。
数据规模的增加，计算能力的增加，算法方面的创新共同推动了深度学习的发展。
课程1 神经网络与深度学习基础
第一周 前导知识
第二周 编程基础
第三周 单层神经网络实现
第四周 多层神经网络实现
华南理工大学电子与信息学院23年预推免复试面试经验贴
华南理工大学电子与信息学院23年预推免复试面试经验贴
Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）
01 神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 1-1 深度学习概论 主要介绍：主要对深度学习进行了简要概述。首先，我们使用房价预测的例子来建立最简单的单个神经元组成的神经网络模型。然后，我们将例子复杂化，建立标准的神经网络模型结构。接着，我们从监督式学习入手，介绍了不同的神经网络类型，包括Standard NN，CNN和RNN。不同的神经网络模型适合处理不同类型的问题。对数据集本身来说，分为结构化数据和非结构化数据。近些年来，深度学习对非结构化数据的处理
数学建模更新10（蒙特卡罗模拟）
蒙特卡罗模拟一.目录二.引例1：布丰投针实验1.投针步骤2.思路3. 历史实验者二.蒙特卡罗模拟概述1.定义2.提出3.原理4.讨论三.应用实例1.三门问题【1】问题【2】代码2.模拟排队问题【1】题目【2】引入参数【3】总结题目信息【4】过程可视化【5】一些推导公式【6】代码3.有约束的非线性规划问题【1】问题的分类【2】例子【3】推导过程【4】代码 一.目录 二.引例1：布丰投针实验 1.投针步骤 步骤： 1：取一张白纸，在上面画出许多条间距为a的平行线 2：去一根长度为l的针，随机的向纸张上投掷n次
吴恩达老师深度学习课程完整笔记
为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个 https://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/80207815 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课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网： deeplearnin...
使用Linux安装yum报错 E: Unable to correct problems, you have held broken packages.
使用Linux安装yum报错 E: Unable to correct problems, you have held broken packages.
【CSP-J/S】复赛注意事项 上机文件组织形式
每年/S 复赛都有很多同学因为一些小失误导致一年的努力付之东流。Tony老师整理了一些复赛容易踩坑的点，或许对你有帮助！
深度学习课后作业+课程笔记（吴恩达）
本文参考 csdn以及github博客园。
一文介绍Linux EAS
EAS只在系统负载不重时，即系统中每个CPU的利用率都低于其算力的80%时才被启用，而且选出的最节能CPU只有比线程当前运行的CPU节约能量大于6%时，线程才会迁移到该CPU运行。因此EAS为线程选择最节约能量的CPU来运行的前提条件是很苛刻的，针对重载场景（比如游戏），EAS的功能应该很少被使用起来，针对重载场景的功耗优化，这里可能是一个值得尝试的点。算力（capacity）是CPU调度中的一个基础概念，它反映的是一个CPU的计算能力，是个规格化的值，可以通过读取Android手机的文件节点。
【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验
【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验 上一篇：【目录】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第二周测验】 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么？ 【 】AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。 【 】通过“智能电网”，AI提供新的电能。 【 】AI在计算机上运行，并...
S7-1200PLC与昆仑通态触摸屏以太网通信的具体方法和步骤（图文）
S7-1200PLC与昆仑通态触摸屏以太网通信的具体方法和步骤（图文）
Tiktok/抖音旋转验证码
主要记录一下旋转验证码的逆向思路
1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论
吴恩达深度学习专项课程笔记，共5门课，这是第一门课《神经网络与深度学习》第一周深度学习概论的课程笔记，那我们开始吧。 目录 《1.1欢迎》Welcome 《1.2什么是神经网络？》What is a neural network? 《1.3用神经网络进行监督学习》Supervised Learning with Neural Networks 《1.4为什么深度学习会兴起？》Why is Deep Learning taking off？ 《1.5关于这门课》About this Course
2025年数学建模国赛高教社杯A题、B题、C题、D题、E题详细思路和代码 模型||插值与拟合
核心思想：构造一个精确通过所有已知离散数据点（xi, yi）的函数y = f(x)，并以此函数来估算或预测未知点的值。基本假设：我们认为已知的数据点是100%精确、无误差的（或者误差可忽略不计），比如理论计算值、高精度仪器测量值等。我们的目标是“还原”或“重建”出点与点之间的真实函数关系。关键特征精确性：曲线或曲面必须穿过每一个样本点。局部性：插值结果严重依赖于局部数据点的分布和数值。用途：用于“补全”数据、填充缺失值、进行函数近似等。常见方法多项式插值：拉格朗日插值、牛顿插值。
完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总
个人网站：红色石头的机器学习之路 优快云博客：红色石头的专栏 知乎：红色石头 微博：RedstoneWill的微博 GitHub：RedstoneWill的GitHub 微信公众号：AI有道（ID：redstonewill） 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课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这...
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
吴恩达《深度学习》笔记汇总
第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言 第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础 第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络 第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第一周）——深度学习的实用层面 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第二周）——优化算法 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第三周）——超参数调试、Batch正则化和程序框架 ....
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
吴恩达深度学习笔记 最全最详细！这一篇足够了！
为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个 https://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/80207815 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课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网： deeplearning.ai 关于该深度学习专项课程，本人非常推荐！它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大
吴恩达深度学习课程笔记（第一周）
吴恩达深度学习课程自学笔记记录，方便后续复习和进行笔记纠正
学习推荐！吴恩达 AI 课程及学习路线最全梳理
编辑 | Will出品 | 字节AI吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广...
5-1 Coursera吴恩达《序列模型》 第一周课程笔记-循环序列网络(RNN)
记录吴恩达Andrew Ng深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课。第一门课《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）的4周课程笔记请见如下链接： 1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论 1-2 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础 1-3 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第三周课程笔记-浅层神经网络 1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（2-1）-- 深度学习的实践方面
改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 ---- 深度学习的实践方面
吴恩达deeplearning.ai深度学习课程空白作业
吴恩达deeplearning.ai深度学习课程的空白作业，包括深度学习微专业五门课程的全部空白编程作业，经多方整理而来。网上找来的作业好多都是已经被别人写过的，不便于自己练习，而且很多都缺失各种数据文件，找起来费时费力。所以我特地整理了一遍，搞到全部空白作业与所有的数据文件，并上传到优快云，欢迎下载： https://www.baidu.com/ .........
吴恩达《deeplearning深度学习》课程学习笔记【1】（精简总结）
毕业以后就没再写过博客，又想起来了。 Ps：本文只是个人笔记总结，没有大段的详细讲解，仅仅是将自己不熟悉和认为重要的东西总结下来，算是一个大纲，用的时候方便回忆和查找。 Ps2：部分笔记内容见图片。 相关课程内容 一、神经网络和深度学习 第一周 深度学习概论 第二周 神经网络基础 知识点总结 1. 神经网络 神经元：neuron 2. 房屋价格预测 若干输入特征→...
深度学习入门指南——2021吴恩达学习笔记deeplearning.ai《深度学习专项课程》篇（已完结）
从宏观上来讲 DeepLearning.ai 理论化内容要弱一点，偏重实际应用，而之前的机器学习由于是面向斯坦福学生的课程，所以理论深度要深一点。总体来说两门课程都很值得去刷刷，入门的话可以从DeepLearning.ai 的头三门课程开始，想补一补基础理论可以从机器学习课程开始。
吴恩达机器学习课程笔记week1
有监督学习(Supervised learning)：实际应用中，有监督学习使用最广泛，并取得了最快速的进步和创新。Course1、Course2聚焦于有监督学习。无监督学习(Unsupervised learning)：Course3聚焦于无监督学习。强化学习(Reinforcement learning)：由于应用没有前两者广泛，所以本课程没有简单介绍。使用“学习算法”的实用建议（很重要）：“学习算法”本身只是一种工具，比工具本身更重要的是 如何正确使用这些工具。
吴恩达深度学习工程师系列课程笔记（Deep Learning Specialization - deeplearning.ai）
我的笔记不同于一般的笔记，我的笔记更加凝练，除了结论以及公式，更多的是对知识的理解，结合课程可以加速理解，省去很多时间，但是请注意，笔记不能替代课程，应该结合使用。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3297
扫一扫
