ng-深度学习-课程笔记-4: 浅层神经网络(Week3)

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ng-深度学习-课程笔记-4: 浅层神经网络(Week3)

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

Andrew Ng - 深度学习工程师 - Part 1. 神经网络和深度学习（Week 3. 浅层神经网络）

=================第3周浅层神经网络=============== ===3..1 神经网络概览=== ===3.2 神经网络表示=== ===3.3 计算神经网络的输出=== 方括号代表层数. ===3.4 多个例子中的向量化=== ===3.5 向量化实现的解释=== 方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣. ===3.6 激活函数=== tanh几乎各方…

深度学习课程笔记（十二） Matrix Capsule

深度学习课程笔记(十二) Matrix Capsule with EM Routing 2018-02-02 21:21:09 Paper: https://openreview.net/pdf/99b7cb0c78706ad8e91c13a2242bb15b7de325ad.pdf Blog: https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/ [Abstract] 一个…

深度学习课程笔记（十一）初探 Capsule Network

深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network 2018-02-01 15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

深度学习课程笔记（一）CNN 卷积神经网络

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…

深度学习课程笔记（十八）Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)

深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…