第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks)

4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network)

有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到。

对于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,或者用开发集来评估。

一些符号注意:

用 L 表示层数,上图5hidden layers :

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks)-课程笔记的更多相关文章

  1. 吴恩达深度学习第1课第4周-任意层人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN)(向量化)手写推导过程(我觉得已经很详细了)

    学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分. 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记. 有人说推导任意层MLP很容易,我 ...

  2. 吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 的坑(Optimization Methods)

    我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑: 第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_param ...

  3. 吴恩达深度学习第4课第3周编程作业 + PIL + Python3 + Anaconda环境 + Ubuntu + 导入PIL报错的解决

    问题描述: 做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错. 我的环境: 已经安装了Tensorflow GPU 版本 Python3 Anaconda 解决办法: 安装pillow模块,而不 ...

  4. cousera 吴恩达 深度学习 第一课 第二周 作业 过拟合的表现

    上图是课上的编程作业运行10000次迭代后,输出每一百次迭代 训练准确度和测试准确度的走势图,可以看到在600代左右测试准确度为最大的,74%左右, 然后掉到70%左右,再掉到68%左右,然后升到70 ...

  5. 吴恩达深度学习第2课第3周编程作业 的坑(Tensorflow+Tutorial)

    可能因为Andrew Ng用的是python3,而我是python2.7的缘故,我发现了坑.如下: 在辅助文件tf_utils.py中的random_mini_batches(X, Y, mini_b ...

  6. 吴恩达深度学习第1课第3周编程作业记录(2分类1隐层nn)

    2分类1隐层nn, 作业默认设置: 1个输出单元, sigmoid激活函数. (因为二分类); 4个隐层单元, tanh激活函数. (除作为输出单元且为二分类任务外, 几乎不选用 sigmoid 做激 ...

  7. 【Deeplearning.ai 】吴恩达深度学习笔记及课后作业目录

    吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载:https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记:https://mp.weix ...

  8. 吴恩达深度学习 反向传播(Back Propagation)公式推导技巧

    由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 ...

  9. 深度学习 吴恩达深度学习课程2第三周 tensorflow实践 参数初始化的影响

    博主 撸的  该节 代码 地址 :https://github.com/LemonTree1994/machine-learning/blob/master/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8 ...

  10. 吴恩达深度学习笔记(八) —— ResNets残差网络

    (很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional bloc ...

随机推荐

  1. ThreadPoolExecutor参数以及源码介绍

    1.前言 在阿里巴巴的<Java 开发手册>中是这样规定线程池的: 线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样的处理方式让写 ...

  2. linux手动安装python

    前提:你的linux服务器必须有gcc编译器,gcc查看方法:linux命令行>gcc -v 如果返回版本信息证明已经安装, 如果找不到命令,跳到这篇手动安装gcc >>> l ...

  3. add application window with unknown token XXX Unable to add window;is your activity is running?

    报错: Attempted to add application window with unknown token XXX Unable to add window——token android.o ...

  4. 非确定性有穷状态决策自动机练习题Vol.2 C. 奇袭

    非确定性有穷状态决策自动机练习题Vol.2 C. 奇袭 题目描述 由于各种原因,桐人现在被困在\(Under World\)(以下简称\(UW\))中,而\(UW\)马上 要迎来最终的压力测试--魔界 ...

  5. Spring源码阅读 ------------------- SpringFrameWork 5.2 +IDEA 部署

    Spring作为JAVA学习者的必须学习和熟悉的框架,需要理解Spring的设计原理,核心设计模式,对于理解设计模式,面向对象的深入理解有着深远持久的影响,特此首先要做到本地部署源码开始,下面将介绍如 ...

  6. SEGGER studio问题

    刚开始学习用SEGGER studio编译调试nordic 52840程序,在此记录遇到的问题. 1.  Additional Load File[0]:"E:\nordic/nRF5_SD ...

  7. golang map 声明,赋值

    参考链接:https://blog.csdn.net/wide288/article/details/84303511 // 先声明map var m1 map[string]string// 再使用 ...

  8. Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations

    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com ...

  9. 牛客网PAT练兵场-D进制的A+B

    题解:大多数做法是利用循环相除,取余.我是将将A+B传入f函数,利用递归实现D进制的输出 题目地址:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/a2063993 ...

  10. 赫然:怎样学习seo优化技术

    http://www.wocaoseo.com/thread-79-1-1.html 今天的题目是学习SEO起步阶段每个人都要问的.SEO怎么学?如何进阶SEO技能?都包括哪些知识?笔者也自己总结过一 ...