吴恩达deeplearning.ai深度学习课件与笔记 第一章到第三章 Andrew Ng 吴恩达 deeplearning.ai 深度学习 课件
这几天开始搞毕业设计,跟着老师算是正式入门深度学习了,在此记录一下这几天的收获 1.深度学习环境配置 首先是深度学习环境的配置,以前都是用pycharm写一些小程序小打小闹,结果电脑炸了什么都没有了,
(一)过拟合欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,前者指模型
Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python ,对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习
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一、机器翻译及相关技术; 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可
一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1、训练误差和泛化误差 训练误差(training error):指模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差(generalization error):指模型在任意
包含神经网络训练流程、基本元素激活函数(relu,softmax,sigmoid,tanh),损失函数(交叉熵(sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cr
本文档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)视频做的笔记,专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉 Python、对机器学习有基本了解), 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人
深度学习一种机器学习方法,它通过多层神经网络拟合训练样本分布的,逐级建立从底层到顶层的输入数据特征模型与映射关系。深度学习的优势在于它能够自动学习获得转变的特征而不需要人工设计特征提取器和额外的数据预