课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一周（Introduction to Deep Learning）—— 2、10个测验题

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week2 Neural Networks Basics课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比…

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week1 Introduction to deep learning课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一周（Introduction to Deep Learning）—— 2、10个测验题

1.What does the analogy “AI is the new electricity” refer to? (B) A. Through the “smart grid”, AI is delivering a new wave of electricity. B. Similar to electricity starting about 100 years ago, AI is transforming multiple industries. C. AI is power…

CVPR 2018paper: DeepDefense: Training Deep Neural Networks with Improved Robustness第一讲

前言:好久不见了,最近一直瞎忙活,博客好久都没有更新了,表示道歉.希望大家在新的一年中工作顺利,学业进步,共勉! 今天我们介绍深度神经网络的缺点:无论模型有多深,无论是卷积还是RNN,都有的问题:以图像为例,我们人为的加一些东西,然后会急剧的降低网络的分类正确率.比如下图: 在生成对抗样本之后,分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗,下面的一幅图,是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东西,但是对分类器来说,这个东西可能很重要,这样分类器就会去调节它,这就导致分类器以百分之百的置信…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第四周（Deep Neural Networks）—— 1.Practice Questions: Key concepts on Deep Neural Networks

[解释] [解释] 比如算法中的learing rateα(学习率).iterations(梯度下降法循环的数量).L(隐藏层数目).n[l] (隐藏层单元数目).choice of activation function(激活函数的选择)都需要你来设置,这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值,所以它们被称作超参数. [解释] 在深度神经网络的这许多隐藏层中,较早的前几层能学习一些低层次的简单特征,等到后几层,就能把简单的特征结合起来,去探测更加复杂的东西.比如你录在音频里的单词.词组或是句子…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第二周（Basics of Neural Network programming）—— 1、10个测验题（Neural Network Basics）

--------------------------------------------------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, 神经元计算所有特征的平均值 B. 神经元计算一个线性函数 (z = Wx + b), 然后是一个激活函数 C. 神经元计算一个激活函数, 后跟一…

吴恩达 Deep learning 第一周深度学习概论

知识点 1. Relu(Rectified Liner Uints 整流线性单元)激活函数:max(0,z) 神经网络中常用ReLU激活函数,与机器学习课程里面提到的sigmoid激活函数相比有以下优点: 1.simoid激活函数具有饱和性,通常不适用simoid作为激活函数 2.ReLU的收敛速度更快 2.常见监督学习应用场景 3.结构化数据与非结构化数据结构化数据,结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据.一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,…

吴恩达Machine Learning 第一周课堂笔记

1.Introduction 1.1 Example - Database mining Large datasets from growth of automation/web. E.g., Web click data, medical records, biology, engineering - Applications can't program by hand. E.g., Atonomous helicopter…

Java课程课后作业之19学期之第一周博客作业

作为一个大二的学生,自己已经不小了,没有大一那个时候的无忧无虑的可以放纵的时光,只剩下一年,我就该做出我人生的下一个重大决定了,这一次真的是我一个人的决定,从小到大,父母为我做过很多的决定,即使在小的方面有过反对,但总体上都是默许了,我没有反抗的权利,当然,也不需要反抗,父母总是希望把最好的给我们,很多时候,父母的选择总会比自己高出一个境界,他们拥有着更加丰富的人生经历,在很多地方有着自己的解决方法,也许他们的选择带来了好的或是不好的后果,但是不可否认他们的初衷,我从小的时候就有点叛逆,一直在尝…

第一周 Introduction

欢迎欢迎来到这门关于机器学习的免费网络课程,机器学习是近年来最激动人心的技术之一,在这门课中,你不仅可以了解机器学习的原理,更有机会进行实践操作,并且亲自运用所学的算法. 每天你都可能在不知不觉中使用了各种各样的机器学习算法,比如,当你每一次使用像诸如Google或Bing的搜索引擎时,它们运作得如此之好的原因之一便是由Google或微软实现的一种学习算法可以“学会”如何对网页进行排名:每当你使用Facebook或Apple的照片处理应用时,它们都能自动识别出你朋友的照片,这也是机器学习的一种…

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第三周（Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks） —— 2.Programming assignments

Tensorflow Welcome to the Tensorflow Tutorial! In this notebook you will learn all the basics of Tensorflow. You will implement useful functions and draw the parallel with what you did using Numpy. You will understand what Tensors and operations are,…

Neural Networks and Deep Learning

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. Introduction to deep learning Be able to explain the maj…

[C3] Andrew Ng - Neural Networks and Deep Learning

About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "s…

A review of learning in biologically plausible spiking neural networks

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! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning…

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei) Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with…

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with mul…

Andrew Ng机器学习四：Neural Networks Learning

背景:跟上一讲一样,识别手写数字,给一组数据集ex4data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据).现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好的预测其它手写的数字. (注意:我们用10代表0(矩阵y也是这样),因为Octave的矩阵没有0行) 一:神经网络( Neural Networks) 神经网络脚本ex4.m: %% Machine…

Dropout 下（关于《Dropout: A Simple way to prevent neural networks from overfitting》）

先上菜单: 摘要: Deep neural nets with a large number of parameters are very powerful machine learning systems. However, overfitting is a serious problem in such networks. Large networks are also slow to use, making it difficult to deal with overfitting by…

Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks

目录引主要内容定理1 推论1 引理1 引理2 Safran I, Shamir O. Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks[J]. arXiv: Learning, 2017. @article{safran2017spurious, title={Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks}, autho…

ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频<ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning>的学习笔记.在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Wha…

2017-2018-2 20172310『Java程序设计』课程结对编程练习_四则运算_第二周

2017-2018-2 20172310『Java程序设计』课程结对编程练习_四则运算_第二周博客要求组内同学需各自发表博客博客中需包含以下内容: 相关过程截图关键代码解释遇到的困难及解决方法写出项目中自己负责的部分个人贡献度划分(按百分比给小组各成员划分贡献度,各成员贡献之和为100%) 对结对的小伙伴做出评价给出小伙伴博客链接(重点指出需要改进的地方) 给出项目的码云链接给出小组结对编程照片博客内容中如需展示团队的共同成果,请进行说明如有参考或引用的设计.实现,请进行说…

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$ ^{[…

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

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》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周：深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

《Neural Networks and Deep Learning》课程笔记

Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归的定义神经网络的训练过程可以分为前向传播(forward propagation) 和反向传播 (backward propagation) 的过程.我们通过逻辑回归的例子进行说明. 逻辑回归是一个用于二分类 (binary c…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第二周（Deep convolutional models: case studies） —— 0.Learning Goals

Learning Goals Understand multiple foundational papers of convolutional neural networks Analyze the dimensionality reduction of a volume in a very deep network Understand and Implement a Residual network Build a deep neural network using Keras Implem…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 3 - Shallow Neural Networks（第三周测验 - 浅层神经网络）

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

Neural Networks and Deep Learning 课程笔记（第四周）深层神经网络（Deep Neural Networks）

1. 深层神经网络(Deep L-layer neural network ) 2. 前向传播和反向传播(Forward and backward propagation) 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播(Forward propagation in a Deep Network) 向量化实现过程可以写成: 注:这里只能用一个显示for循环,l 从 1 到 L,然后一层接着一层去计算. 如何减少bug 4.1 核对矩阵的维数(Getting your matrix dimensions…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 4 - Key concepts on Deep Neural Networks（第四周测验 – 深层神经网络）

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

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