12 2023 档案
摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 5 -序列模型 - 第二周测验 - 自然语言处理与词嵌入 上一篇：【课程5 - 第一周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5 -第二周编程作业】 假设你为10000个单词学习词嵌入，为了捕获全部范围的单词的变化以及意义，那么词嵌入向量应该
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摘要：【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
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第三周作业 - 机器翻译与触发词检测 上一篇：【课程5 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：无 致谢： 感谢@etangyushan翻译了本文，他给大家留言说：“希望人人都能献出一点爱”。 资料下载 本文所使用的
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 5 - 序列模型 - 第三周测验 - 序列模型与注意力机制 上一篇：【课程5 - 第二周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【待撰写-课程5 - 第三周编程作业】 想一想使用如下的编码-解码模型来进行机器翻译： 这个模型是“条件语言模型”,编码
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器 上一篇：【课程5 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5 - 第三周测验】 资料下载 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载(65.99MB)】，请在开始
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第一周作业 - 搭建循环神经网络及其应用 上一篇：【课程5 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5 - 第二周测验】 资料下载 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载(16.7MB)】，提取码：7vx7
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 5 -序列模型 - 第一周测验 - 循环神经网络 上一篇：【课程4 - 第四周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【待撰写-课程5 -第一周编程作业】 假设你的训练样本是句子(单词序列)，下面哪个选项指的是第
摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第四周作业 - 人脸识别与神经风格转换 上一篇：【课程4 - 第四周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【待撰写-课程5 - 第一周测验】 资料下载 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载(555.65MB)】，提
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验 - 特殊应用：人脸识别和神经风格转换 上一篇：【课程4 - 第三周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【待撰写-课程4 -第四周编程作业】 1.面部验证只需要将新图片与
摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第三周作业 - 车辆识别 上一篇：【课程4 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 - 第四周测验】 资料下载 本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载(444.7MB)】，提取码：nsry ，请在开
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验 - 检测算法 上一篇：【课程4 - 第二周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 -第三周编程作业】 检测算法 现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业 - Keras入门与残差网络的搭建 上一篇：【课程4 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 - 第三周测验】 资料下载 下载1：本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载(15.97MB)
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验 参考1：卷积神经网络Quiz2 参考2：quiz.md 上一篇：【课程4 - 第一周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【第二周编程作业】 1. Question 1 在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第一周作业 - 搭建卷积神经网络模型以及应用（1&2） 上一篇：【课程4 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 - 第二周测验】 声明 本文参考Kulbear 的【Convolution model
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识 上一篇：【课程3 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 -第一周编程作业】 第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识 1. 问题 1 你认为把下面这个过滤器应用到灰度图
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 3 -结构化机器学习项目 - 第二周测验 - 自动驾驶（案例研究） 上一篇：【课程3 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程4 -第一周测验】 第2周测验 - 自动驾驶（案例研究） 为了帮助你练习机器学习策略，本周我们将介绍另一种场景
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摘要：第一周测验 - 和平之城中的鸟类识别(案例研究) 【中英】【吴恩达课后测验】Course 3 - 结构化机器学习项目 - 第一周测验 上一篇：【课程2 - 第三周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程3 - 第二周测验】 第一周测验 - 和平之城中的鸟类识别(案例研究) 1. 问
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周作业 - TensorFlow入门 上一篇：【课程2 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程3 - 第一周测验】 声明 本文参考Kulbear 的【Tensorflow Tutorial】，我基
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周测验 上一篇：【课程2 - 第二周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第三周编程作业】 第3周测验 - 超参数调整，批量标准化，编程框架 如果在大量的超参数中搜索最佳的参数值，那么应该尝试在网格
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业 - 优化算法 上一篇：【课程2 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第三周测验】 声明 本文参考Kulbear 的【Optimization methods】，我基于以上的文章加
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周测验 上一篇：【课程2 - 第一周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第二周编程作业】 第2周测验-优化算法 当输入从第八个mini-batch的第七个的例子的时候，你会用哪种符号表示第三层的激
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摘要：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第一周作业(1&2&3) - 初始化、正则化、梯度校验 上一篇：【课程2 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第二周测验】 声明 本文参考Kulbear 的 【Initialization】
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第一周测验 上一篇：【课程1 - 第四周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第一周编程作业】 第一周测验 - 深度学习的实践 博主注：以下全部都是只显示正确答案。 如果你有10,000,000个例子，
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摘要：【吴恩达课后编程作业】01 - 神经网络和深度学习 - 第四周 - PA1&2 - 一步步搭建多层神经网络以及应用 上一篇：【课程1 - 第四周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程2 - 第一周测验】 声明 本文参考Kulbear 的 【Building your Deep Neu
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周测验 上一篇：【课程1 - 第三周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第四周编程作业】 第4周测验-深度神经网络的关键概念 在实现前向传播和反向传播中使用的“cache”是什么？ 【 】用于在
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摘要：【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业 - 带有一个隐藏层的平面数据分类 上一篇：【 课程1 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第四周测验】 声明 首先声明本文参考【Kulbear】的github上的文章，本文参考Plan
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周测验 上一篇：【 课程1 - 第二周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第三周编程作业】 第3周测验 - 浅层神经网络 以下哪一项是正确的？ 【★】X是一个矩阵，其中每个列都是一个训练示例。
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摘要：【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周作业 - 具有神经网络思维的Logistic回归 上一篇：【课程1 - 第二周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第三周测验】 在开始之前，首先声明本文参考【Kulbear】的github上的文章，本
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摘要：【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 上一篇：【课程1 - 第一周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第二周编程作业】 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 =
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摘要：【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验 上一篇：【目录】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【课程1 - 第二周测验】 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么？ 【 】AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。
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