深度学习理论——第一周homework
Week 1-introduction to deep learning
1.what does the analogy"AI is the new electricity"refer to?
(和“AI是新电力”相类似的说话是什么?)
2.Which of these are reasons for Deep Learning recently taking off?(Check the two options that apply)(哪些是深度学习快速发展的原因?)(两个选项)
3.Recall this diagram of iterating over different ML ideas.Which of the statements below are true?(回想一下关于不同的机器学习思想的迭代图。下面那个陈述是正确的?)
- WHen an experinced deep learning engineer works on a new problem,they can usually use insight from previous problems to train a good model on the first try,without needing to iterate mulitple times through different models.True/False?
(当一个经验丰富的深度学习工程师在处理一个新的问题的时候,他们通常可以利用先前的经验来在第一次尝试中训练一个表现很好的模型,而不需要通过不同的模型迭代多次从而选择一个较好的模型,这个说法是正确的还是错误的?)
- Which one of the plots represents a ReLU activation function?(这些图中的哪一个表示RELU激活功能?)
6.Images for cat recognition is an example of of “Structured” data,because it is represented as a structured in a computer.True/False?(用于识别猫的图像是“结构化”数据的一个例子,因为他在计算机中被表示为结构化矩阵,是真的吗?)
图像声音序列其实都不是结构化数据,相比房屋价格预测这种结构化的数据,计算机处理起来相对困难
7.A demographic dataset with statistics on different cities population,GDP per capita,economic growth is an example of "unstructured" data becauser it contains data coming from different
sources.True/False?(统计不同城市人口、人均GDP、经济增长的人口统计数据集是“非结构化”数据的一个例子,因为他包含来自不同来源的数据,是真的吗?)
8.Why is an RNN used for machine translation,say translating English to French?(为什么在上RNN可以应用机器翻译将英语翻译成法语?)
ANSWER(回答):
x-axis is the amount of data(x轴是数据量)
y-axis(vertical axis)is the performance of the algorithm(y轴是算法表现的性能)
- Assuming the trends described in the previous question's figure
are accurate(and hoping you got the axis labels right),which of the following are true?(check all that apply)(假设上一个问题图中描述的是准确的(并且希望您的轴标签正确),下面哪项是正确的?)
总结:
结构化数据和非结构化数据,我们都知道传统计算机算法处理的可能都是结构化数据效果比较好,而处理起来非结构化数据相对困难。那么什么是结构化数据呢?吴恩达描述为数据的数据库,其实也就是对于每个特征的描述都有十分清晰定义,比如面积的位置预测房价。然后对于图像处理,特征并没有清晰的定义,需要深度学习算法自己学习出特征信息,最终得到一个函数可以来识别图像特征,也就是训练得到的神经网络
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