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

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吴恩达深度学习第1课第4周-任意层人工神经网络(Artificial Neural Network，即ANN)（向量化）手写推导过程（我觉得已经很详细了）

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…

吴恩达深度学习第2课第2周编程作业的坑(Optimization Methods)

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…

吴恩达深度学习第4课第3周编程作业 + PIL + Python3 + Anaconda环境 + Ubuntu + 导入PIL报错的解决

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…

cousera 吴恩达深度学习第一课第二周作业过拟合的表现

上图是课上的编程作业运行10000次迭代后,输出每一百次迭代训练准确度和测试准确度的走势图,可以看到在600代左右测试准确度为最大的,74%左右, 然后掉到70%左右,再掉到68%左右,然后升到70%,然后是68%, 然后稳定在70% , 这个设置的学习率为 0.005 . 这个是学习率设置为0.01的情况,在900代左右达到72%准确度的测试准确度, 7500代以后测试准确度也达到最大值 72% 根据这个小测试,一个小想法就是在训练最早到达最高值以后就可以停止训练了,但是什么时候到达的…

吴恩达深度学习第2课第3周编程作业的坑(Tensorflow+Tutorial)

可能因为Andrew Ng用的是python3,而我是python2.7的缘故,我发现了坑．如下: 在辅助文件tf_utils.py中的random_mini_batches(X, Y, mini_batch_size = 64, seed = 0)函数中,把 math.floor(m/mini_batch_size) 改成 int(math.floor(m/mini_batch_size))就ok了．就是下面的这个函数: def random_mini_batches(X, Y, mini_…

吴恩达深度学习第1课第3周编程作业记录(2分类1隐层nn)

2分类1隐层nn, 作业默认设置: 1个输出单元, sigmoid激活函数. (因为二分类); 4个隐层单元, tanh激活函数. (除作为输出单元且为二分类任务外, 几乎不选用 sigmoid 做激活函数); n_x个输入单元, n_x为训练数据维度; 总的来说共三层: 输入层(n_x = X.shape[0]), 隐层(n_h = 4), 输出层(n_y = 1). import 和预设置 # Package imports import numpy as np import matplot…