Coursera deeplearning.ai 深度學習筆記1-4-Deep Neural Networks-深度神經網路原理推導與程式碼實現
在掌握了淺層神經網路演算法後，對深度神經網路進行學習。
1. 原理推導
1.1 深度神經網路表示
定義：L表示神經網路總層數，上標[l]代表第l層網路，n[l]代表第l層的節點數，a[l]代表第l層的啟用，W[l]和b[l]為第l層的引數。輸入層為第0層a[0] = x，輸出層為第L層a[L]。
1.2 正向傳播(Forward Propagation)
類似淺層神經網路的推導可以得到，對於第l層，針對單個樣本，正向傳播可以表示為：
式中，g[l](z[l])為第l層的啟用函式，且a[0] = x
式中，A[0] = X，
因此，對於以上L層深度神經網路，給定A[0] = X，正向傳播計算流程如下：
正向傳播，實際就是輸入A[l-1]得到A[l]的過程，同時需要將Z
各矩陣維度如下表：
1.3 反向傳播(Backward Propagation)
類似淺層神經網路的推導可以得到，對於第l層，針對單個樣本，反向傳播可以表示為：
在掌握了淺層神經網路演算法後，對深度神經網路進行學習。
1. 原理推導
1.1 深度神經網路表示
定義：L表示神經網路總層數，上標[l]代表第l層網路，n[l]代表第l層的節點數，a[l]
淺層神經網路:
一、淺層神經網路的表示
本文中的淺層神經網路指的是 two layer nn 即 one input layer + one hidden layer + one output layer。通常計算神經網路的層數不包括 input l mes and shift abd actual 應用 比賽 特征 通道 1. 經典的卷積網絡
介紹幾種經典的卷積神經網絡結構，分別是LeNet、AlexNet、VGGNet。
LeNet-5：
LeNet-5主要是針對灰度設計的，所以其輸入較小，為 ，其結構如下： 近期看了吳恩達的一本書，關於如何建立和確定優化模型？裡面有個人認為需要學習的地方，故做筆記：
1.模型訓練一共有三個資料集：訓練集、開發集（驗證集）、測試集。開發集不能太小，通常在1000-10000，並且測試集屬於同一分佈；2.過擬合：訓練過程中開發集的準確率和測試集測試的準確率差別不大，若開發集比測試集 本系列主要是我對吳恩達的deeplearning.ai課程的理解和記錄，完整的課程筆記已經有很多了，因此只記錄我認為重要的東西和自己的一些理解。
第一門課 神經網路和深度學習(Neural Networks and Deep Learning)
第一週：深度學習引言(Introductio
為什麼深度學習會興起？(Why is Deep Learning taking off?)
本節視訊主要講了推動深度學習變得如此熱門的主要因素。包括資料規模、計算量及演算法的創新。(3個重點概念！請背書！）
深度學習和神經網路之前的基礎技術理念已經存在大概幾十年了，為什麼它們現在才突
#引數定義順序：必選，預設，可變，關鍵字引數
def func(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a=', a, 'b=', b, 'c=', c, 'args=', args, 'kw=', kw)
args = (1,2,3,4)
kw = {'x' 非end-to-end方法：
目前目標檢測領域，效果最好，影響力最大的還是RCNN那一套框架，這種方法需要先在影象中提取可能含有目標的候選框（region proposal）， 然後將這些候選框輸入到CNN模型，讓CNN判斷候選框中是否真的有目標，以及目標的類別是什麼。在我們看到的結果中，往往是類似與下圖這種
深度學習筆記1-神經網路
神經元與多層網路 神經網路中最基本的成分是神經元模型，目前基本上用的都是“M-P神經元模型”。在這個模型中，神經元接收到來自
n
歡迎使用Markdown編輯器寫部落格
Python對於檔案操作非常方便，很大一部分是因為os這個庫，在做優達城深度學習作業的時候裡面有一堆os，各種列表推導式混合os.path，一下就繞暈了。這裡做點筆記，方便自己學習&複習。
如上圖，
他講了監督學習的兩類問題，分類和迴歸，並引入了兩個例子。一個講用現有的房屋面積和房價的資料集推算任意房子的價格（可認為是連續的），然後再引入其他模型引數，比如臥室個數等。另一個講用腫瘤的大小來推斷是否為良性或惡性腫瘤，如果引入其他引數，比如腫瘤細胞大小的一致 算法 只有一個 ear 最小化 維度 編程基礎 clas 什麽 分類問題 一：二分類(Binary Classification)
邏輯回歸是一個用於二分類(binary classification)的算法。在二分類問題中，我們的目標就是習得一個分類器，它以對象的特
目錄
一. 編譯的基本流程
二. Lexical Analysis(詞法分析階段)
2.1 Lexical Specification(分詞原則)
2.2 Finite Automata (典型分詞演算法-有 [TOC]
## softmax迴歸
線性迴歸模型適用於輸出為連續值的情景，而softmax迴歸的輸出單元由一個變成了多個，且引入了softmax運算輸出類別的概率分佈，使輸出更適合離散值的預測與訓練，模型輸出可以是一個像影象類別這樣的離散值，其是一個單層神經網路，輸出個數等於分類問題中的類別個數。
# 神奇 建立 網絡筆記 1.3 展示 定義 信息 英語 輸出 摘要: 本篇博客僅作為筆記，如有侵權，請聯系，立即刪除（網上找博客學習，然後手記筆記，因紙質筆記不便保存，所以保存到網絡筆記）。
1.1 歡迎
深度學習常常運用於：讀取X光圖像、個性化教育、精準化農業、駕駛 摘要: 本篇部落格僅作為筆記，如有侵權，請聯絡，立即刪除（網上找部落格學習，然後手記筆記，因紙質筆記不便儲存，所以儲存到網路筆記）。
1.1 歡迎
深度學習常常運用於：讀取X光影象、個性化教育、精準化農業、駕駛汽車等領域。深度學習處於AI分支中，學習如何建立神經網路（包含一個深度神經網路），以及如
本博文為本人的學習筆記。參考材料為《深度學習入門之——PyTorch》
pytorch中文網：https://www.pytorchtutorial.com/
關於反捲積：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/ma
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關於卷積神經網路CNN，網路和文獻中有非常多的資料，我在工作/研究中也用了好一段時間各種常見的model了，就想著
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow
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