吴恩达：神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)

最新推荐文章于 2025-04-09 16:56:50 发布
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分类专栏： python深度学习入门 文章标签： 神经网络 网络 python 机器学习 算法
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1.1欢迎
1.2 什么是神经网络

最简单的神经网络
s i z e ( x ) → ◯ ( n e u r o n )

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《Neural networks and deep learning》概览
wepon的专栏
03-12 3万+
最近阅读了《Neural networks and deep learning》这本书（online book，还没出版），算是读得比较仔细，前面几章涉及的内容比较简单，我着重看了第三章《Improving the way neural networks learn》，涉及深度神经网络优化和训练的各种技术，对第三章做了详细的笔记（同时参考了其他资料，以后读到其他相关的论文资料也会补充或更改），欢迎有
[学习笔记] Neuron Networks and Deep Learning
huberd的博客
05-14 625
   文章内容是基于Micheal Nielsen在 http://neuralnetworksanddeeplearning.com 上提供教程《Neural networks and Deep learning》进行的个人学习理解。方便自己温故而知新，加深理解。此文仅为学习笔记，请辩证地进行阅读，还请多多指教。
Neural Networks and Deep Learning(神经网络与深度学习) - 学习笔记
weixin_34415923的博客
04-23 837
catalogue 0. 引言 1. 感知器及激活函数 2. 代价函数(loss function) 3. 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent 4. 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 5. 过拟合问题 6. IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN...
2025-04-09 吴恩达机器学习6——神经网络(1)：介绍
最新发布
zheliku的博客
04-09 1142
生物学灵感（1950s）最初目标是模仿人脑神经元的学习机制（电信号传递与连接形成）。现代神经网络已大幅简化，与真实大脑机制差异显著。技术发展浪潮1950s：首次提出 → 1980s-1990s：手写识别（邮政编码、支票处理） → 2005年后：以“深度学习”复兴。“深度学习”术语因更易传播被广泛采用。语音识别（首个成功领域）→ 计算机视觉（2012 ImageNet里程碑）→ NLP/推荐系统/医疗等。
Neural Networks and Deep Learning
kexinxin1的博客
11-04 492
Neural Networks and Deep Learning This is the first course of the deep learning specialization at Coursera which is moderated by moderated by DeepLearning.ai. The course is taught by Andrew Ng. Intr...
吴恩达神经网络和深度学习笔记
01-09
该文档包含了吴恩达神经网络和深度学习的课程笔记（包含第一门课到第五门课），还有相关的论文和数据。有兴趣可以下载学习！
吴恩达深度学习笔记：深层神经网络(Deep Neural Networks)4.1-4.4
weixin_43597208的博客
04-02 1379
尽管对于任何给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络，所以先去尝试逻辑回归，尝试一层然后两层隐含层，然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数，然后再保留交叉验证数据上评估，或者用你的开发集来评估。我们可以看到，第一层（即左边数过去第二层，因为输入层是第 0 层）有 5 个神经元数目，第二层 5 个，第三层 3 个。,这层是第 0 层，这层左边的隐藏层是第 1 层，由此类推。注意，神经网络的层数是这么定义的：从左到右，由 0 开始定义，比如上边右图，是等于这个神经网络所预测的输出结果。
吴恩达系列教学码源 Neural Networks and Deep Learning.zip
03-23
【吴恩达系列教学码源 Neural Networks and Deep Learning】是一份涵盖了深度学习基础与神经网络核心概念的教学资源，由著名人工智能专家吴恩达教授提供。这个课程是深度学习专项课程的第一部分，旨在帮助学习者理解...
吴恩达Neural networks and deeplearning第一课课后编程作业
12-05
"吴恩达Neural networks and deeplearning第一课课后编程作业" 指的是著名计算机科学家吴恩达（Andrew Ng）在深度学习领域开设的在线课程《神经网络与深度学习》中的第一节编程作业。吴恩达是机器学习领域的先驱，他...
coursera上吴恩达的Neural Networks and Deep Learning课程
09-17
吴恩达在Coursera平台上的“Neural Networks and Deep Learning”课程是深度学习领域的经典之作，由世界知名的人工智能专家吴恩达教授主讲。这个课程旨在介绍神经网络和深度学习的基础知识，帮助学员掌握构建和训练...
吴恩达深度学习（一）之神经网络和深度学习
qq_40423617的博客
08-30 1185
吴恩达深度学习（一）之神经网络和深度学习第一周 深度学习概论结构化与非结构化数据深度学习快速发展的三大原因联系方式第二周 神经网络基础神经网络矩阵设计准则逻辑回归定义法则代价函数梯度下降运作机制利用计算图计算逻辑回归的梯度下降单个训练样本多个训练样本非向量化（循环，能用向量就不用）向量化（要远快于循环)Python/Numpy 广播机制Python/Numpy 矩阵创建与维度验证准则代码第三周 浅层神经网络神经网络的表示神经网络前向传播的输出单个样本输入多样本输入激活函数种类激活函数对应的导数选择非线性激活
neural networks and deep learning
08-02
neural networks and deep learning完整版，对神经网络的学习有很大帮助
Neural Networks and Deep Learning.神经网络与深度学习
03-13
Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，由Xiaohu Zhu，Freeman Zhang等人提供中文翻译的开源版本，这个是最新的v0.5中文版。
coursera 吴恩达Neural Networks and Deep Learning 笔记
低级算法工程师w
07-04 559
开始吴恩达深度学习辣！！ coursera DeepLearning 网易云课堂视频 这个深度学习有5门课程，然后第一门课程有4周： Neural Networks and Deep Learning Week 1 吹水 Week 2 2.1 讲一下深度学习的定义，机器学习里头X好像每行是一组数据，这里是每列是一组数据。 然后 n 就是特征数量啦，m 就是样本数量，有 m_train...
吴恩达Neural Networks and Deep Learning：Course1Week2
山中有石为玉
03-01 367
1、二分类 输入表示： 逻辑回归：
啃书1：《神经网络与深度学习》Neural Networks and Deep Learning重要阅读笔记（持续更新）
weixin_56254975的博客
03-08 1880
人工智能（ Artificial Intelligence， AI） 就是让机器具有人类的智能，比如机器感知（ 计算机视觉、语音信息处理）、学习（ 模式识别、机器学习、强化学习）、语言（ 自然语言处理）、记忆（ 知识表示）、决策（ 规划、数据挖掘） 等． 所有这些研究领域都可以看成是人工智能的研究范畴． 图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下， 通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内， 他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机， 那么就可以认为这个计算机是智能的。”
2020-10-08
qq_40780722的博客
10-08 129
1.1 欢迎-深度学习第一课《神经网络与深度学习》-Stanford吴恩达教授 转载 欢迎 第一个视频主要讲了什么是深度学习，深度学习能做些什么事情。以下是吴恩达老师的原话： 深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。 深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这
吴恩达深度学习（一）神经网络和深度学习
weixin_40005699的博客
05-20 407
神经网络和深度学习 一基础 二分类、逻辑回归、逻辑回归的代价函数、梯度下降、导数 计算图、计算图的导数计算（反向传播） ,编程时通常使用代指
课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 1、10个测验题（Neural ...
weixin_34297300的博客
11-09 239
              --------------------------------------------------中文翻译----------------------------------------------------------------------------------------- 1、神经元的计算是什么？(B) A. 在将输出应用到激活函数之前, ...
吴恩达深度学习课程：深度学习基础与神经网络解析
"吴恩达的Coursera深度学习课程，是deeplearning.ai系列的第一部分，主要介绍深度学习的基础概念。课程由著名的人工智能专家Andrew Ng教授，旨在阐述深度学习如何像电力一样，对各行各业产生深远影响。" 深度学习是...
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