1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh

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

说明 该文为笔者在微信公众号:吴恩达deeplearningai 所推送<机器学习训练秘籍>系列文章的学习笔记,公众号二维码如下,1到15课课程链接点这里 该系列文章主要是吴恩达先生在机器学习方面的经验分享和基础教程,每一章十分短小,旨在让我们能在碎片化的时间中一点点熟悉机器学习的相关知识. 想看该系列文章英文版最新章节的同学请点击这里进行邮件订阅 第1至15章 1.2.3.决策方案很重要 -方案示例: 1.获取更多的数据,即收集更多猫的图片 2.收集更加多样化的训练数据集,比如处于不常见位置

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

Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键.注意logistics回归又称 逻辑回归,但他是分类问题,而不是回归问题. Q2假说表示 其中: sigmoid函数 hθ(x)的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ(x)=P(y=1|x;θ). Q3判定边界 g(z)中的z即为判定边界,如下 Q4代价函数 如果用之前回归时用的平方损失函数,代价函数将是非凸函数,会收

目前,深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用.资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程,其中包括它们在自然语言处理(NLP),计算机视觉和控制系统中的应用教程. 这些课程涵盖了神经网络,卷积神经网络,循环网络和其变体,训练深度网络的困难,无监督表示学习,深度信念网络,深玻尔兹曼机器,深度Q学习,价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识. 吴恩达:深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习的基础和在不同领域的运用方式,如医疗健康,自动

博主 撸的  该节 代码 地址 :https://github.com/LemonTree1994/machine-learning/blob/master/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Untitled%20Folder%202/Untitled%20Folder%203/tf_tutorial.ipynb 博主参考的大牛(CSDN  何宽)的实践 :https://blog.csdn.net/u

我们经常被问:机器翻译迭代了好几轮,专业翻译的饭碗都端不稳了,字幕组到底还能做什么? 对于这个问题,我们自己感受最深,却又来不及解释,就已经边感受边做地冲出去了很远,摸爬滚打了一整年. 其实,现在看来,机器翻译在通用领域的短句上,已经做得不错了,但是复杂长句.需要结合上下文语境.特定知识的翻译上,效果还远远不能让人满意. 人工智能领域的翻译,就属于后者.它不仅需要数学.编程知识打底,对特定专业表达进行界定,还需要适时结合上下文语境理解和延伸. 这样一来,你也许能够理解,忠于原意又有人情味的翻译很

前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 ​RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言 目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM

[目录][吴恩达课后作业目录] 吴恩达深度学习相关资源下载地址(蓝奏云) 课程 周数 名称 类型 语言 地址 课程1 - 神经网络和深度学习 第1周 深度学习简介 测验 中英 传送门 无编程作业 编程作业 -- -- 第2周 神经网络基础 测验 中英 传送门 具有神经网络思维的Logistic回归 编程作业 中文 传送门 第3周 浅层神经网络 测验 中英 传送门 带有一个隐藏层的平面数据分类 编程作业 中文 传送门 第4周 深度神经网络的关键概念 测验 中英 传送门 一步步搭建多层神经网络以及应

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

我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)[中英双语] 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com

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

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

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中

机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 GNU Octave    开源  MatLab http://www.ai-start.com/ https://zhuanlan.zhihu.com/fengdu78 https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 文档PDF   https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/%E6%9C