1.回顾logistic回归,下式中a是逻辑回归的输出,y是样本的真值标签值 . (1)现在写出该样本的偏导数流程图.假设这个样本只有两个特征x1和x2, 为了计算z,我们需要输入参数w1.w2和b还有样本的特征值x1和x2,用这个来计算偏导数的计算公式,然后我们可以计算y^就是a,即,最后计算L(a,y),在逻辑回归中,我们要做的就是变换参数w和b的值,来最小化损失函数l(a,y).现在看看怎样向后传播计算偏导数: 要计算损失函数L的导数,首先要向前一步,计算损失函数的导数: 接下来再向后一步…

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,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该…

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,而不是PIL模块．原因是PIL模块不支持python3, 只支持python2. Python3下应安装pillow模块代, 替PIL即可． 下面内容是根据自己环境的记录: Ubuntu下我用Anaconda已经搭建好了Tensorflow GPU环境,环境名字是tf. 命令行下输入(下面命令不加sud…

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_parameters(layer_dims) 函数中的 2 改成 2.0 , 保存后再重启jupyter notebook. 第二坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 plot_decision_boundary(model, X, y) 函数中的 c=y 改成 c=y[0], 保存后再重启jupy…

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…

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 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记…

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%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Untitled%20Folder%202/Untitled%20Folder%203/tf_tutorial.ipynb 博主参考的大牛(CSDN  何宽)的实践 :https://blog.csdn.net/u…

神经网络和深度学习 Week 1-2 神经网络基础 Week 3 浅层神经网络 Week 4 深层神经网络 改善深层神经网络 Week 1 深度学习的实用层面 Week 2 优化算法 Week 3 超参数调试.Batch正则化和程序框架 卷积神经网络 Week 1 卷积神经网络基础 Week 2 深度卷积网络:实例探究 Week 3 目标检测 Week 4 人脸识别和风格转换…

1.不使用任何for循环用梯度下降实现整个训练集的一步迭代. (0)我们已经讨论过向量化如何显著加速代码,在这次视频中我们会设计向量化是如何实现logistic回归,这样酒桶同时处理m个训练集,来实现梯度下降算法的一步迭代,不需要使用任何显式的for循环 (1)logistic回归正向传播的步骤:如果有m个训练样本,对一个样本进行预测,需要通过下面的方式计算出z值和激活函数a值,然后用同样的方法计算第二个和第三个样本...........以此类推,如果有m个样本的话,这样可能需要做上m次. 可以…

1.用梯度下降算法来训练或者学习训练集上的参数w和b,如下所示,第一行是logistic回归算法,第二行是成本函数J,它被定义为1/m的损失函数之和,损失函数可以衡量你的算法的效果,每一个训练样例都输出y,把它和基本真值标签y进行比较 右边展示了完整的公式,成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果.要找到合适的w和b,就很自然的想到,使得成本函数J(w,b)尽可能小的w和b 2.接下来看看梯度下降算法,下图中的横轴表示空间参数w和b,在实践中,w可以是更高维的,但是为了绘图的方便,我们让w是一个…