Welcome to the Deep Learning Nanodegree Foundations Program! In this lesson, you'll meet your instructors, find out about the field of Deep Learning, and learn how to make the most of the resources Udacity provides. Program Structure Every week, you…
In this lesson, Andrew Trask, the author of Grokking Deep Learning, will walk you through using neural networks for sentiment analysis. In particular, you'll build a network that classifies movie reviews as positive or negative just based on their te…
In this lesson, you'll dive deeper into the intuition behind Logistic Regression and Neural Networks. You'll also implement gradient descent and backpropagation in python right here in the classroom. 我们以这条线为模型,每当接到新的学生申请,我们把他们的成绩画在坐标图上 如果数据点是在这条线的上方,…
第一周 机器学习的类型,以及何时使用机器学习 我们将首先简单介绍线性回归和机器学习.这将让你熟悉这些领域的常用术语,你需要了解的技术进展,并了解深度学习在更大的机器学习背景中的位置. 直播:线性回归 WEEK 1Types of Machine Learning and when to use Machine LearningLive session: Linear regression from scratch 第二周 神经网络的架构和类型 然后,我们将深入探索神经网络,并了解各种规范架构,如…
Learn about linear regression and logistic regression models. These simple machine learning models are the building blocks of neural networks. Environment In the upcoming video, Siraj will be implementing linear regression in Python. If you'd like to…
In this lesson, you'll learn some of the basics of training models. You'll learn the power of testing and cross validation, and some interesting metrics to evaluate models, such as accuracy or R2 score. How to create a test set for your models. How t…
目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…
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…
目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如…
目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…