1 Introduction to Deep Learning 介绍了神经网络的定义,有监督学习,分析了为什么深度学习会崛起 1.1 结构化数据/非结构化数据 结构化数据:有一个确切的数据库,有key-value索引 非结构化数据:音频.图像等.没有确定的结构 1.2 为什么深度学习会兴起 数据规模.算力提升.算法创新 2 Neural Networks Basics 如何把逻辑回归问题当作一个神经网络,如何使用python,如何向量化 2.1 二分类问题 标签0代表不是猫,标签1代表猫 图片信…

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…

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…

近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的.从最主要的感知机開始讲起.到后来使用logistic函数作为激活函数的sigmoid neuron,和非常多其它如今深度学习中常使用的trick. 把深度学习的一个发展过程讲得非常清楚,并且还有非常多源代码和实验帮助理解.看完了整个tutorial后打算再又一次梳理一遍,来写点总结.以后再看其它资料…

最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅. 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 1.使用神经网络识别手写数字 作者从感知器模型引申到S型神经元.然后再到神经网络的结构.并用一个三层神经网络结构来进行手写数字识别, 作者详细介绍了神经网络学习所使用到梯度下降法,由于当训练输入数量过大时,学习过程将变…

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…

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…

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…

neural network and deep learning 这本书看了陆陆续续看了好几遍了,但每次都会有不一样的收获. DL领域的paper日新月异.每天都会有非常多新的idea出来,我想.深入阅读经典书籍和paper,一定能够从中发现remian open的问题.从而有不一样的视角. PS:blog主要摘取书中重要内容简述. 摘要部分 Neural networks, a beautiful biologically-inspired programming paradigm which…

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…