机器会学习的博客

Python Basics with Numpy简单熟悉一下Python和Numpy首先安装好Python3.x和Ipython notebook熟悉numpy functions和numpy matrix/vector理解numpy中数组或向量，在运算中的”broadcasting”Let’s get started!test = "Hello World"prin...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport h5pyimport sklearnimport sklearn.datasetsimport sklearn.linear_modelimport scipy.iodef sigmoid(x): """ Compute the sigmoid of x...

Regularization对于深度学习模型，过拟合是一个比较严重的问题，特别是当你的训练数据集没有足够的大，模型在训练数据集合上表现的很好，但是在训练集合之外的模型没有见过的样本上时，泛化的效果不是很理想．reg_utils中的函数，点击这里# import packagesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfro...

Building your Deep Neural Network: Step by Step接上一篇，训练一个两层的网络模型（包含一个隐藏层），这次，要搭建一个深度的神经网络模型，它有多个隐藏层．首先，需要编写一些辅助函数来帮助实现这个模型．在下一篇，我们还会继续用到这些辅助函数，来实现一个图片分类的深度神经网络 　 阅读玩之后你将学习到一下几点:使用非线性单元比如：ReLU(...

Build a neural network with one hidden layer上一篇讲的是如何实现一个Logistic Regression分类器，Neural network其实和LR是很相似的，可以把Neural Network看作是有多个LR对叠起来实现的．只要理解了Logistic Regression,就不难理解Neural Network. 本文的主要内容实现一个...

Logistic Regression to Neural NetworkLogistic Regression 可以看作是一个没有隐藏层的 Neural NetworkNeural Network 可以看作是有多个Logistic Regression 堆叠而成的Logistic RegressionNeural Network with one hidden layer１...

Initialization在训练神经网络模型的时候，选择一个好的参数初始化方法，会更有利于模型对参数的学习． 下面主要讨论一些参数的初始化方法，以及不同的初始化方法，对训练模型的影响．一个合适的初始化方法可以:加速梯度下降的速度较少的训练模型就可以收敛，泛化误差更小import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...

Logistic Regression( a very simple Neural Network)声明:转载注明出处。 https://blog.youkuaiyun.com/u014281392/article/details/80272527 主要内容:编程实现一个logistic regression 分类器,识别图像中是否为猫.参数的初始化计算cost,和cost函数的梯度使用优...

Deep Neural Network for Image Classification: Application实现一个深层的Neural Network需要用到，C1_week4_1中的辅助函数．After this assignment you will be able to:Build and apply a deep neural network to supervised...

Convolutional Neural Networks: Step by Step(1)　　Section(1):基于numpy来实现CNN中的CONV和POOL操作，包含forward propagation 和 backward propagation符号记法:上标 [l][l][l] 表示该层在CNN中的位置 lthlthl^{th} layer.例如: a[4]a...