吴恩达深度学习超参数调制完整程序无正则化L2正则化及Dropout

在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神

吴恩达 深度学习课后作业 深度学习系列课后作业系列1 ,week2课后作业原题 看完视频还是得多多练习。

本人把网页版的转换为电脑版python工程了，加了俩个测试函数。

吴恩达老师的深度学习课程资料。

吴恩达所讲授的四门专项课程的编程代码示例：神经网络与深度学习，卷积神经网络，机器学习框架搭建，深度学习神经网络。对想了解深度学习框架结构的深度学习爱好者与初学者有很好的领进门的作用！

吴达恩老师，是Standford大学教机器学习公开课的老师。他的公开课在百度上有视频课程。英文讲解中文字幕。附件是黄海广老师主编的中文课程笔记。此笔记跟现在网上的公开课不是一一对应的。此文档可以不依赖

因为吴恩达老师深度学习课程第四课第三周作业中需要用到yolo.h5，于是自己利用yolov2.cfg与yolov2.weights自己生成的yolo.h5，亲测可用。没分的可以去我的github看看，

吴恩达深度学习专项课程编程作业集合LaTex版，这是一个pdf文件

Coursera吴恩达深度学习课程代码作业（只保存了部分）欢迎下载学习

吴恩达Deeplearning深度学习笔记v5.5，为最新版感谢原作者的无私分享