Ng深度學習課程-第三課第一週筆記摘要
第一週 機器學習（ML）策略
滿足和優化指標（Satisficing and optimizing metrics）
訓練/開發/測試集劃分
什麼時候該改變開發/測試集和指標？（When to change dev/test sets and metrics）
改善你的模型的表現
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卷積神經網路——卷積神經網路 一、計算機視覺 1.計算機視覺的具體應用：影象識別、目標檢測、圖片風格轉換。在應用計算機視覺時要面臨一個挑戰：資料輸入大。例如：一張畫質為1000*1000*3的圖片，其所構建的神經網路中輸入特徵將是300W，這將消耗巨大的記憶體，因此要處理
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目標檢測 目標定位 &n
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淺層神經網路： 一般地，輸入層不算在總層數內。只考慮隱藏層和輸出層的層數。 這個是當輸入是單一的訓練樣本時的計算過程，程式設計實現時也只是這四行程式碼。接下來是針對多個訓練樣本。 即是在原來單列的基礎上，再向後增加一列，每增
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深 度 學 習 的 實 踐 層 面
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序列模型——自然語言處理與詞嵌入 2.1 詞彙表徵 1.通常在序列模型中我們設定詞彙表 表徵一個詞彙的集合，對某個具體的單詞，使用one-hot形式表示，比如： 這樣表徵雖然思路簡單，但是存在一個缺陷：由於任意兩個詞彙one-hot進行內積所得的結果均為0，因
《深度學習——Andrew Ng》第五課第一週程式設計作業_2_dinosaurus island
第二課的作業是給恐龍起名，訓練集是一系列恐龍的名字，經過訓練後，RNN網路可以生成新的恐龍的名字，隨著訓練次數的迭代，可以發現得到的名字越來越像是正常的恐龍名字。 這裡有兩點需要注意一下： 使用的模型RNN 圖中的每個cell都把計算流程標清楚了
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Mini-batch 梯度下降 指數加權平均數 指數加權平均的偏差修正 動量梯度下降法（Gradient descent with Momentum）
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卷積神經網路——目標檢測 3.1目標定位 1.分類與定位 分類問題可以有助於定位問題的解決，當識別完圖片型別之後我們可以讓神經網路的輸出增加幾個單元，從而輸出一個邊界框(bounding box)，具體而言就是多輸出4個數字（b_x, b_y, b_h, b_w）,在這
吳恩達深度學習：基於Matlab完成卷積神經網路第四課第一週程式設計任務
這兩三個月通過吳恩達老師的課程學習了深度學習，從零開始學理論，做程式設計任務。感覺學了很多知識。現在學到卷積神經網路，想把第一週的程式設計任務、其中的要點上傳和編寫，方便自己以後鞏固。（注：吳恩達老師課程的程式設計任務是用Python來完成的，而我是用ma
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計算機中為了儲存一張圖片，需要儲存三個矩陣，它們分別對應圖片中的紅、綠、藍三種顏色通道。如果你的圖片大小為 64x64 畫素，那麼就有三個規模為 64x64 的矩陣，分別對應圖片中紅、綠、藍三種畫素的強度值。為了把這些畫素值放到一個特徵向量
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第一部分：廣度優先搜尋 如圖所示，從座標（0,0）找到一條最短路徑到達終點G（4,5）程式碼如下： grid中的1代表障礙方格，open代表前進到這個方格時前進的步數，也就是g值 初始時，設定一個closed array，與grid一致，open=[0,0,0],c