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吴恩达深度学习入门
深度学习应该如何入门?
2.学习机器学习
吴恩达
的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
wypdao
·
2024-03-09 11:38
人工智能
深度学习
人工智能
吴恩达
机器学习全课程笔记第一篇
P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【
吴恩达
机器学习
亿维数组
·
2024-02-20 21:37
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
吴恩达
机器学习全课程笔记第二篇
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是
吴恩达
机器学习笔记的第二篇
亿维数组
·
2024-02-20 21:03
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
学习
卷积神经网络
吴恩达
coursera
ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
stoAir
·
2024-02-20 20:01
吴恩达深度学习笔记
cnn
人工智能
神经网络
【
吴恩达
·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据
吴恩达
老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
·
2024-02-20 11:12
机器学习
线性回归
人工智能
吴恩达
深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
作业地址:
吴恩达
《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:
吴恩达
《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「
吴恩达
深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com
向来痴_
·
2024-02-20 07:26
深度学习
人工智能
LLM(2)之指令提示词(Prompt)基础教学
之指令提示词Author:OnceDayDate:2024年2月15日全系列专栏请查看:LLM实践成长_Once_day的博客-CSDN博客参考文章:中文完整版全9集ChatGPT提示工程师|AI大神
吴恩达
教你写提示词
Once_day
·
2024-02-19 20:04
CS小白之路
#
LLM实践成长
prompt
自然语言处理
人工智能
【
吴恩达
·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据
吴恩达
老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
·
2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
学习
深度学习-
吴恩达
L1W2作业
作业1:
吴恩达
《深度学习》L1W2作业1-Heywhale.com作业2:
吴恩达
《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容:-np.exp(x)适用于任何np.arrayx
向来痴_
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2024-02-15 09:05
深度学习
人工智能
吴恩达
机器学习—大规模机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
魏清宇
·
2024-02-14 21:14
图像分割——基于pytorch的牙齿分割
作为视觉基础任务的图像分割是大多数
深度学习入门
者的进一步学习,本文将用牙齿分割作为数据集,分享一下图像分割的训练内容。
苏俗
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2024-02-14 04:35
计算机视觉实战
pytorch
人工智能
python
图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测
作为视觉基础任务的图像分类是大多数
深度学习入门
者的基础,本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集,来过一遍图像分类任务的基本步骤。
苏俗
·
2024-02-14 04:05
计算机视觉实战
分类
pytorch
数据挖掘
人工智能
深度学习入门
指南
本文将为你提供一份
深度学习入门
指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。
白猫a~
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2024-02-11 23:00
编程
深度学习
人工智能
吴恩达
机器学习—正则化
过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值几乎为零,但是不能进行泛化时,即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像,但当特征变量变多时,绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时,容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题,通常有两种方法:一种是减少特征的数量,可以通过人工
魏清宇
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2024-02-11 09:55
深度学习入门
--参数的优化算法
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ,损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ),损失函数关于参数的偏导数,也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ),学习率为α\alphaα,则使用梯度下降法更新参数为:梯度下降法目前
我只钓小鱼
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2024-02-11 03:53
深度学习
吴恩达
机器学习—推荐系统
问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示,洋红色线内的数据表示缺失数据,那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢?基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上,有四个人对于不同电影的评分,我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示,如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j,我们可以用一个学习算法学习参数,然
魏清宇
·
2024-02-11 02:53
神经网络和深度学习(一):深度学习概论
type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子,
吴恩达
老师还真是喜欢用这个例子呢。
文哥的学习日记
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2024-02-10 11:03
第五届脑电
深度学习入门
班(训练营:2023.9.12~9.20)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
茗创科技
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2024-02-09 21:12
【
吴恩达
机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
Sunflow007
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2024-02-09 20:26
吴恩达
机器学习笔记(2)
一.逻辑回归1.什么是逻辑回归?逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在逻辑回归中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。模型解释:,即就是对一个输入,的概率估计。损失函数的理解:所谓最大似然估计,就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据,也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大,而损失函数的要求是预测结果
python小白22
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2024-02-09 18:11
深度学习入门
笔记(九)自编码器
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
zhanghui_cuc
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2024-02-09 08:57
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
深度学习入门
笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
zhanghui_cuc
·
2024-02-09 08:56
深度学习笔记
深度学习
rnn
笔记
第四届脑电
深度学习入门
班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
茗创科技
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2024-02-09 05:48
深度学习与计算机视觉:实例入门-第六章
给
深度学习入门
者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址:https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址:https
javastart
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2024-02-08 09:38
图象处理
深度学习
tensorflow
opencv2
神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是
吴恩达
深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿
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2024-02-08 09:21
吴恩达深度学习系列课程笔记
深度学习
神经网络
笔记
深度学习教程 | 神经网络优化算法
深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏:深度学习教程◉
吴恩达
专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc
Dashesand
·
2024-02-08 03:22
深度学习
人工智能
深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址:www.showmeai.tech/article-det…声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为
吴恩达
老师
Dashesand
·
2024-02-08 03:22
深度学习
自然语言处理
人工智能
《
深度学习入门
:基于python的理论与实现》读书笔记
求梯度的函数:f是需要求梯度的函数,x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]#f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x-h)的计算x[idx]=tmp_v
莫里衰
·
2024-02-07 21:32
LangGPT —— 让人人都能编写高质量 Prompt
虽然也有许多个人自发分享的prompt方法、框架,以及
吴恩达
老师的prompt教程,但是现有Prompt创建方法还是有各种各样的缺点:缺乏系统性:大多是细碎的规则,技巧,严重依赖个人经验缺乏灵活性:对他人分享的优质
云中江树
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2024-02-07 09:10
prompt
人工智能
python
深度学习
文心一言
chatgpt
【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述
课程:
吴恩达
机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。
jenye_
·
2024-02-07 05:21
深度学习入门
笔记(五)前馈网络与反向传播
接着上一节,本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示,对于每一个隐藏层,输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值,输出则是经过激活函数(例如sigmoid函数)计算后的值。在这样的网络中,输入的数据x经过网络的各个节点之后,即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
zhanghui_cuc
·
2024-02-06 01:25
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
温州大学《深度学习》课程课件(七、卷积神经网络基础)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络
温州大学《深度学习》课程课件(八、深度卷积神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
xhtml
温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(十一、序列模型)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络
温州大学《深度学习》课程课件(一)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:04
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(三、浅层神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:34
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(四、浅层神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:04
神经网络
深度学习
人工智能
xhtml
计算机视觉
ML:2-2-3 多分类问题multicalss
文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【
吴恩达
机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0
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2024-02-05 18:34
分类
机器学习
人工智能
深度学习入门
(鱼书)
学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成,但实质上只有2层神经元有权重,因此将其称为“2层网络”。请注意,有的书也会根据构成网络的层数,把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数(输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量)来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h(x)函数会将输
weixin_42963026
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2024-02-05 05:56
深度学习
人工智能
深度学习入门
笔记(1)——什么是深度学习?
深度学习入门
笔记(1)——什么是深度学习?
ZRX_GIS
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2024-02-05 05:56
深度学习
深度学习
数据挖掘
机器学习
神经网络
pytorch
(课程笔记)
深度学习入门
- 1 - OverView
一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集(DataSet),既然是标签化,那应该是监督学习模式,而且此处的数据集应该分化为训练用集(TrainSet)和测试用集(TestSet),训练用集用于训练最终的算法模型,而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好,是否能满足实际需求;2、设置并给出机器学习的算法模型(Model);3、设置期望的损失函数(LossFcn)和优化器(Optim
牛顿第八定律
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2024-02-05 05:55
深度学习入门笔记
笔记
深度学习
人工智能
深度学习入门
笔记(6)—— Logistic Regression
对比第三节中的Adaline和LogisticRegression,可以发现它们只有两点不同:1、激活函数,Adaline中的激活函数是恒等函数(线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示,其值域为0到1,输入为
cnhwl
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2024-02-05 05:55
深度学习入门笔记
深度学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
python
《
深度学习入门
》学习笔记
原书:《
深度学习入门
:基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot
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2024-02-05 05:55
机器学习
深度学习
python
神经网络
人工智能
深度学习入门
笔记(三)常用AI术语
本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程,我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候,我们要告诉模型预计训练多少个Epoch,但这个值并不是固定的,因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准:模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择,我们可以让模型收敛后,再
zhanghui_cuc
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2024-02-05 05:54
深度学习笔记
人工智能
深度学习
笔记
深度学习入门
笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中,我们了解到,感知器(指单层感知器)具有一定的局限——无法解决异或问题,即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合,就可以得到一个多层感知器(MLP——Multi-LayerPerceptron)结构。多层感知器包含输入层,一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层,则称其为深度人工神经网络。说明:通常我们说的神经网络的
深度学习从入门到放弃
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2024-02-04 16:03
深度学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
算法
深度学习入门
笔记:第二章感知机
深度学习入门
笔记:第二章感知机笔记来源书籍:《
深度学习入门
:基于+Python+的理论与实现》文章目录
深度学习入门
笔记:第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门
维持好习惯
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2024-02-04 16:03
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
深度学习入门
学习笔记之——神经网络
神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机,既有好消息,也有坏消息。好消息是,即便对于复杂的函数,感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过,即便是计算机进行的复杂处理,感知机(理论上)也可以将其表示出来。坏消息是,设定权重的工作,即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重,现在还是由人工进行的。上一章中,我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消
前丨尘忆·梦
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2024-02-04 16:32
tensorflow深度学习
神经网络
深度学习
深度学习入门
笔记(二)神经元 激励函数 神经网络
声明:本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记!!!神经网络:神经网络又称为人工神经网络(artificialneutralnetwork,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元:如上图所示是一个最简单的神经元,有一个输入,一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成,一个是“线性模型”,另一个是“激励函数”。假
花落雨微扬
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2024-02-04 16:32
神经网络
网络
深度学习
人工智能
机器学习
2021-11-06《
深度学习入门
》笔记(二)
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
新手小嵩
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2024-02-04 16:02
深度学习系列笔记
深度学习
神经网络
人工智能
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