在上吴恩达老师的深度学习课程,在coursera上. 我觉得课程绝对值的49刀,但是确实没有额外的钱来上课.而且课程提供了旁听和助学金. 之前在coursera上算法和机器学习都是直接旁听的,这些课旁听和注册没有任何区别.这回deeplearning.ai系列的课程,旁听无法提交作业,无法做程序作业. 去写了申请,希望申请助学金.助学金结果需要15天,我有等不及了,就先旁听了课程. 发现,其实旁听也是可以做程序作业的. 最开始看到这里上锁的课程作业,你可能认为无法看到作业,实际上,你只需要点开第…

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取…

题目内容 给定两棵树T1和T2.如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2,则我们称两棵树是"同构"的.例如图1给出的两棵树就是同构的,因为我们把其中一棵树的结点A.B.G的左右孩子互换后,就得到另外一棵树.而图2就不是同构的. 图一 图二 现给定两棵树,请你判断它们是否是同构的. 输入格式 输入给出2棵二叉树树的信息.对于每棵树,首先在一行中给出一个非负整数N (≤10),即该树的结点数(此时假设结点从0到N−1编号):随后N行,第i行对应编号第i个结点,给出该结点中存储的1个英文…

目录 1 问题设置 1.1 数据集和预处理 1.2 概览整个模型 2. 创建模型模块 2.1 在优化循环中梯度裁剪 2.2 采样 3. 构建语言模型 3.1 梯度下降 3.2 训练模型 4. 结论     本文是DeepLearning.ai的第五门课作业: Character level language model - Dinosaurus Island   1 问题设置   欢迎来到恐龙岛! 6500万年前,恐龙就已经存在,并且在这种任务下它们又回来了.你负责一项特殊任务.领先的生物学研究…

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.weixin.qq.com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 课程1 - 神经网络和深度学习 周数 名称 类型 地址 week1 深度学习简介 测验 略 week2 神经网络基础 笔记 逻辑回归 逻辑回归推导 具有神经网络思维的Logistic回归 编程作业 识别猫 week3 浅层神经网络…

因为是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具体可在我的github上查看. 第一章 Neural Network & DeepLearning week2 Logistic Regression with a Neural Network mindset v3.ipynb 很多朋友反映找不到h5文件,我已经上传了,具体请戳h5文件 week3 Planar data classification with one hidden layer v3.ipynb week4…

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx …

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

UI-12组结对编程作业总结 源码Github地址 https://github.com/tilmto/TILMTO/tree/master/Arithmetic 作业摘要 本次结对编程作业分为以下两种类型Core(计算核心)和UI(用户界面),我们组是UI组, 负责把core组生成的四则运算表达式展现在用户界面上. UI需求要求 1.对Core各属性参数(生成题目的数量,操作数的数量,题目及答案中的数值的范围……)进行设置: 2.调用Core模块得到题目和运算结果,显示题目,接受输入,并能判断…