斯坦福大学吴恩达老师Note4-学习理论

机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 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%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分<神经网络和深度学习>第二周课程部分关键点的笔记.笔记并不包含全部小视频课程的记录,如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂.同时在阅读以下笔记之前,强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程. 1. 二分类问题 对于二分类问题,大牛给出了一个小的Notation. 样本:  ,训练样本包含  个: 其中  ,表示样本 包含 个特征:  ,目标值属于0.1分类: 训练数据:  输入神经网络时

1.1欢迎 主要讲了五门课的内容: 第一门课:神经网络基础,构建网络等: 第二门课:神经网络的训练技巧: 第三门课:构建机器学习系统的一些策略,下一步该怎么走(吴恩达老师新书<Machine Learning Yearning>就是针对这个以及上一课): 第四门课:卷积神经网络相关: 第五门课:循环神经网络相关. 1.2什么是神经网络 (1)常说的深度学习指的就是训练神经网络,或者也指特别大规模的神经网络. (2)每一个神经元都代表着从输入到输出的函数映射,如下的房价预测: (3)激活函数Re

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

专访吴恩达:我不关心人工智能是否变邪恶 可以说,这几所大学有着最赞的计算机科学课程:卡耐基梅隆大学.麻省理工学院.加州伯克利以及斯坦福.这些地方,分别是吴恩达获得学士学位.硕士学位.博士学位和执教12年的地方. 吴恩达是人工智能界的标杆,实至名归,他甚至还没到40岁.2011年,他成立了谷歌大脑,一个因谷歌强大的计算能力和大量的数据而大放异彩的深度学习项目.当计算机分析了许多的YouTube截屏并能够识别出一只猫时,谷歌大脑普大喜奔地迎来了它最重要的成就之一.(<纽约时报>以「需要多少台电脑才

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

AI For Everyone https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone 讲师: Andrew Ng (吴恩达) CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain Landing.AI CEO /

17年开始,网上的机器学习教程逐渐增多,国内我所了解的就有网易云课堂.七月.小象学院和北风.他们的课程侧重点各有不同,有些侧重理论,有些侧重实践,结合起来学习事半功倍.但是论经典,还是首推吴恩达的机器学习课程. 吴大大14年在coursera的课程通俗易懂.短小精悍,在讲解知识点的同时,还会穿插相关领域的最新动态,并向你推荐相关论文.课程10周共18节课,每个课程都有PPT和课后习题,当然,也有中文字幕. 百度网盘(视频 + 英文字幕 + 中文字幕 + 练习 + PPT): 链接:https:/

吴恩达第2课第2周编程习题 目标:使用mini-batch来加快学习速度:比较梯度下降,momentum,adam的效果 核心:指数加权平均值得计算及其意义,它是momentum,RMSProp,Adam算法的基石 不足:本例程没有使用学习率衰减的步骤,同时本例程只适于3层的二分法的神经网络 常记点: 1. 偏差修正时是除以,此处是-,t从1开始: 2. L=len(parameters) //2 ,这个L不等于网络层数,range(1,L+1)=range(1,len(layers_dims)