目录 Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network Packages 1 - Problem Statement 1.1 - Dataset What are musical "values"? (optional) Music as a sequence of values 1.2 - Model Overview Overview of Section 2 and 3 Sequence generation uses a for-loop S

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 两层神经网络,和吴恩达课后作业学习1-week3-homework-one-hidden-layer——不发布不同之处在于使用的函数不同线性->ReLU->线性->sigmod函数,训练的数据也不同,这里训练的是之前吴恩达课后作业学习1-week2-homework-logistic中的数据,判断是否为猫,查看使用

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 实现多层神经网络 1.准备软件包 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import testCases #参见资料包,或者在文章底部copy from dnn_utils import sigmoid, sigmoid_backwar

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 初始化.正则化.梯度校验 1. 初始化参数:    1.1:使用0来初始化参数.    1.2:使用随机数来初始化参数.    1.3:使用抑梯度异常初始化参数(参见视频中的梯度消失和梯度爆炸).2. 正则化模型:    2.1:使用二范数对二分类模型正则化——L2正则化方法,尝试避免过拟合.    2.2:使用随机删除节

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据 仍是问题: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with s 解决——直接导入函数: import scipy.io as sio def load_2D_dataset(is_plot=Tru

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 建立一个带有隐藏层的神经网络 导入一些软件包 numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包.sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具.matplotlib :是一个用于在Python中绘制图表的库.testCases:提供了一些测试示例来评估函数的正确性,参见下载的资料或者在底部查看它的代码.pla

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记  到目前为止,我们一直在使用numpy来自己编写神经网络.现在我们将一步步的使用深度学习的框架来很容易的构建属于自己的神经网络.我们将学习TensorFlow这个框架: 初始化变量 建立一个会话 训练的算法 实现一个神经网络 使用框架编程不仅可以节省你的写代码时间,还可以让你的优化速度更快. 1.导入TensorFlow库

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 搭建一个能够 “识别猫”的简单神经网络——实现logistic回归,即单层神经网络 1.首先下载数据 总代码lr_utils.py为: import numpy as np import h5py def load_dataset(): train_dataset = h5py.File('datasets/train_c

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 5.梯度校验 在我们执行反向传播的计算过程中,反向传播函数的计算过程是比较复杂的.为了验证我们得到的反向传播函数是否正确,现在你需要编写一些代码来验证反向传播函数的正确性 1)一维线性(从简单的情况开始) 1>前向传播 def forward_propagation(x,theta): """ 实

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 我们需要做以下几件事:   1. 分割数据集   2. 优化梯度下降算法:      2.1 不使用任何优化算法      2.2 mini-batch梯度下降法      2.3 使用具有动量的梯度下降算法      2.4 使用Adam算法 到目前为止,我们始终都是在使用梯度下降法学习,本文中,我们将使用一些更加高级的

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488 使用TensorFlow构建你的第一个神经网络 我们将会使用TensorFlow构建一个神经网络,需要记住的是实现模型需要做以下两个步骤: 1. 创建计算图 2. 运行计算图 该神经网络的目标是:判断图片表示的是什么数字(0-5) 训练集:有从0到5的数字的1080张图片(64x64像素),每个数字拥有180张图片. 测试集:有从0到5的数字的120张图片(64x64像素),

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

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

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

Google TensorFlow程序员点赞的文章!   前言 目录: - 向量表示以及它的维度 - rnn cell - rnn 向前传播 重点关注: - 如何把数据向量化的,它们的维度是怎么来的 - 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算,拉通来的rnn计算 ​ 在看本文前,可以先看看这篇文章回忆一下: 吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇) 我们将实现以下结构的RNN,在这个例子中 Tx = Ty. 向量表示以及它的维度 Input with  nx 

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

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在 将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值 请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R

人工智能大师访谈 by 吴恩达 吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请 吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智

[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 目前tensorflow是只支持到python3.6的,anaconda最新版本已经到python3.7.因为吴恩达课程比较旧一些,这里就配置更加稳定的win10+python3.5+tensorflow1.8版本. 一.国内镜像源配置 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc

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

一年一度的 NIPS 又来了.今年举办地是笔者最爱的欧洲城市巴塞罗那.阳光沙滩配学术,确实很爽.这次的会议的第一天开场的大部分时间安排给了 tutorial.其中人数爆满的依旧是吴恩达(AndrewNg)的 session.笔者在此总结一下他的 tutorial 内容.一如以往的风格,这次吴恩达博士(有趣的是,本次官方介绍他的时候 使用的是 Dr. 而不是 Prof.)在台上也是纯白板讲演. 开场的时候,他问了一下全场观众哪些是来自工业界.哗哗哗,全场接近 50% 的观众举手了.确实,这几年的