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Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经 元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…
refer to: 机器学习公开课笔记(5):神经网络(Neural Network) CS224d笔记3--神经网络 深度学习与自然语言处理(4)_斯坦福cs224d 大作业测验1与解答 CS224d Problem set 1作业 softmax: def softmax(x): assert len(x.shape) > 1 x -= np.max(x, axis=1, keepdims=True) x = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, kee…
在学习NLP之前还是要打好基础,第二部分就是神经网络基础. 知识点总结: 1.神经网络概要: 2. 神经网络表示: 第0层为输入层(input layer).隐藏层(hidden layer).输出层(output layer)组成. 3. 神经网络的输出计算: 4.三种常见激活函数: sigmoid:一般只用在二分类的输出层,因为二分类输出结果对应着0,1恰好也是sigmoid的阈值之间. .它相比sigmoid函数均值在0附近,有数据中心化的优点,但是两者的缺点是z值很大很小时候,w几乎为0…
--------------------------------------------------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…
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will build your first image recognition algorithm. You will build a cat classifier that r…
第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.…
第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…
1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictions, derivative computation, and gradient descent.3. Implement computationally efficient, highly vect…
转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…
LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…