[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习3.2_3.11(激活函数)浅层神经网络

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[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习3.2_3.11(激活函数)浅层神经网络

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算$W^T*x+b$ 3.4 多个样本例子中的向量化上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

[DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习人工智能行业大师访谈

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.…

Deeplearning.ai课程笔记-神经网络和深度学习

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记神经网络和深度学习结构化数据:如数据库里的数据非结构化数据:hard to understand:如图像.文本一. 深度学习的优势算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确…

Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习

目录前言第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week3 浅层神经网络听课笔记

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

MXNet设计笔记之：深度学习的编程模式比较

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优…