吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载:https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记:https://mp.weixin.qq.com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 课程1 - 神经网络和深度学习 周数 名称 类型 地址 week1 深度学习简介 测验 略 week2 神经网络基础 笔记 逻辑回归 逻辑回归推导 具有神经网络思维的Logistic回归 编程作业 识别猫 week3 浅层神经网络…

主要内容: 一.FaceNet人脸识别简介 二.使用神经网络对人脸进行编码 三.代价函数triple loss 四.人脸库 五.人脸认证与人脸识别 一.FaceNet简介 1.FaceNet是一个深层神经网络,它将人脸编码成一个含有128个数的向量.通过比较两张人脸编码后的向量,可以判定两张人脸是否属于同一个人. 2.FaceNet的代价函数叫做“triplet loss function”,就是在训练的时候,一条训练数据包含三张人脸,第一张是本人(这张是主的),第二张也是本人的(需与第一张有差…

(很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深层神经网络的优点和缺陷 1.深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能.网络的层数越多,意味着能够提取到不同level的特征越丰富.并且,越深的网络提取的特征越抽象,越具有语义信息.但其有一个巨大的缺陷,那就是:如果简单地增加深度,会导致梯度弥散或梯度爆炸.使得训练速度十分缓慢:…

经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可以学习到随着网络深度增加,模型的效果能够提升.另外,VGG网络虽然很深,但是其结构比较规整.每经过一次池化层(过滤器大小为2,步长为2),图像的长度和宽度折半:每经过一次卷积层,输出数据的channel数量加倍,即卷积层中过滤器(filter)的数量. 残差网络(ResNet) 由于存在梯度消失与梯…

作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取paddi…

1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端,从而引入各种变体RNN,主要讲述GRU与LSTM的工作原理. 事先声明,本人采用ng在课堂上所使用的符号系统,与某些学术文献上的命名有所不同,不过核心思想都是相同的. 2. 普通RNN的弊端 在NLP中,句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖关系(long-term dependecies),最前边的单词对句子后面的单词产生影响.但是普通RNN不擅长捕获这种长期依赖关系.因为RNN相当于很深的权重共享的神经网络,因此在反向传播的过程中存在很严重的梯度消失…

Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取padding操作,padding的长度为…

    主要内容: 一.Normalizing activations in a network 二.Fitting Batch Norm in a neural network 三.Why does Batch Norm work? 四.Batch Norm at test time       一.Normalizing activations in a network  1.在浅层机器学习算法中,如logistics regression,我们通常使用normalization来加速梯度下…

主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会对输入数据进行归一化处理,使得各个特征的数值规模处于同一个量级,有助于加速梯度下降的收敛过程. 2.在深层神经网络中,容易出现梯度小时或者梯度爆炸的情况,导致训练速度慢.那么,除了对输入数据X进行归一化之外,我们是否还可以对隐藏层的输出值进行归一化,从而加速梯度下降的收敛速度呢?答案是可以的. 3.…

一:二分类(Binary Classification) 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果…