10 2017 档案
摘要：[DeeplearningAI笔记]第三章1.4 1.7开发集测试集划分与满足与优化指标 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.4 满足和优化指标 Stisficing and optimizing metrics 有时候把你要考虑的所有事情组合
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第三章1.1 1.3查准率/查全率/F1分数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.1 什么是ML策略 机器学习策略简介 情景模拟 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章3.8 3.9分类与softmax 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 3.8 Softmax regression Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时作出预测,或者说是多种分类的一个,不只是识别两个分类. 以识别图片的
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章3.4 3.7 Batch NormalizationBN算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章3.1 3.2超参数搜索技巧 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 0
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章2.6 2.9Momentum/RMSprop/Adam与学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章2.3 2.5带修正偏差的指数加权平均 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章2.1 2.2mini batch梯度下降法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 2.1 mini batch gradient descent mini batch梯度下降法 我们将训练数据组合到一个大的
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章1.10 1.12梯度消失,梯度爆炸,权重初始化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.10 梯度消失和梯度爆炸 当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章1.9归一化normalization 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.9 归一化Normaliation 训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs).
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章1.4 1.8正则化与Dropout 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第二章1.1 1.3偏差/方差/欠拟合/过拟合/训练集/验证集/测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第一章人工智能行业大师访谈 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第一章4.深度神经网络的解释 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 4.3 核对矩阵的维数 经验方法论 对于神经网络想增加得到没有bug的程序的概率的方法:需要仔细的思考矩阵的维数,Angrew自己在调试bug时自
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第一章3.2 3.11浅层神经网络与激活函数的原理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第一章2.11 2.16 向量化与python/numpy向量说明 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代
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摘要：[DeeplearningAI笔记]第一章2.1 2.4 二分分类,logistic回归,logistic回归损失函数,梯度下降法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " "吴恩达老师课程原地址" 2.1 二分分类 在二分分类问题中,目标是训练出一个分类器,它以图片的特征向量x
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