原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（30）——深度學習與大腦的區別
深度學習和大腦有什麼關聯性嗎？ 回答是：關聯不大。 那麼人們爲什麼會說深度學習和大腦相關呢？ 當你在實現一個神經網絡的時候，那些公式是你在做的東西，你會做前向傳播、反向傳播、梯度下降法，其實很難表述這些公式具體做了什麼，深度學習像
2020-06-24 02:10:38
原创 給女朋友寫的一些簡單C語言問題（2）——交換兩個數的值
練習1 #include <stdio.h> int main() { int x=10,y=2,z; z=x; x=y; y=z; printf("x=%d\n",x); printf("y=%
2020-06-24 02:10:37
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（11）——多樣本梯度下降和向量化處理多批次數據
前言 多樣本梯度下降原理和單樣本是一樣的，只不過使用了代價函數——樣本集中每個樣本對應損失函數的平均值。而向量化對於深度學習處理數據速度的提升是非常大的，我們結合剛剛的多樣本梯度下降講一下向量化。 m 個樣本的梯度下降和向量化處理
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（17）——神經網絡中的參數和超參數
前言 這節課是補的，這兩個概念很重要。卷積神經網絡也是神經網絡，也會按照神經網絡的工作模式運轉，照樣有權重和超參數，照樣有向前傳播和向後傳播。所以這篇筆記我們來了解一下什麼是超參數，他和參數有什麼區別。 參數VS超參數 想要你的深
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（10）——從計算圖（Computational Graph）角度計算梯度下降
前言 計算圖是一個很重要的概念。在上一篇筆記裏面，我們把公式寫進小格子裏面看作圖的一個結點，通過圖結點的前驅和後繼完成對於參數的更新，以及數值的運算，這就是計算圖的用法。爲了更好地在神經網絡中利用計算圖做點事情，這篇筆記會告訴你如
2020-06-24 01:09:07
2
原创 [比較具體]機器學習中的激活函數
前言 之前我發過一個通俗易懂的激活函數講解，現在對於那一篇講激活函數的博文，我再做一個補充。這篇博文講激活函數更加具體，對於如何使用激活函數，以及如何實現激活函數，都有很大的幫助。 激活函數 使用一個神經網絡時，需要決定使用哪種激
2020-06-24 01:09:07
原创 給女朋友寫的一些簡單C語言問題（1）——標準輸入輸出，字符的一些基礎知識，浮點型和宏定義
練習1 這應該就是練習1的程序，題目要求選出程序的輸出結果，所以這個題目考察C語言標準輸出函數printf(); #include<stdio.h> /** stdio.h頭文件 裏面主要包含scanf,printf標準輸入輸出
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（13）——實戰1：動手搭建第一個神經網絡
前言 到此爲止，神經網絡基礎就正式告一段落。堅持看到這篇文章的同學，恭喜你，你已經正式入門機器學習了。不過吳恩達老師視頻不可能給我們現場演示寫代碼，所以課下實現老師所講的內容就要靠我們自己了。下面我們自己來動手搭建第一個神經網絡吧
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達機器學習視頻筆記（31）——網絡訓練驗證測試數據集的組成介紹
從今天開始我們進入新的一個大方向了，改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化，首先進入深度學習的一個新層面，先認識下在深度學習中的數據集的分類。 之前可能大家已經瞭解了神經網絡的組成的幾個部分，那麼我們將繼續學習如何有效運作神
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（32）——神經網絡訓練的方差和偏差分析
這一節我們學習在神經網絡學習訓練時出現的結果進行分析，偏差和方差的表現和優化，仔細看好咯~ 偏差，方差（Bias /Variance） 幾乎所有機器學習從業人員都期望深刻理解偏差和方差，這兩個概念易學難精，即使你自己認爲已經理解了
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達機器學習視頻筆記（9）——神經網絡中的向前傳播和向後傳播計算
前言 理解神經網絡中的向前傳播和向後傳播計算對於理解神經網絡工作機制是很重要的。吳恩達老師的視頻是通過列舉具體的公式和數據，還原向前傳播和向後傳播計算過程，來讓我們理解他們的。 總之這個地方對於導數的知識是有要求的，但是由於我們老
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（12）——Python中的廣播
前言 沒錯，就是python的這個東西讓向量化大大提高你代碼的運行速度，python的廣播機制。在這一篇筆記，我們會從一個例子開始。其實python的廣播機制很簡單。 python中的廣播 這是一個不同食物(每100g)中不同營養
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（1-14）——實戰3：識別貓圖
前言 還記得在前幾節課中吳恩達老師講述如何識別一張圖片，以及電腦識別圖片的原理嗎？這篇筆記中就會用到之前筆記1-14除了機器學習框架以外幾乎所有的知識，來完成入門階段終極實戰——識別貓圖。 我們即將使用邏輯迴歸搭建一個簡單的單層神
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（14）——實戰2：解決二分類問題
前言 相比上一篇實戰，在這一篇筆記裏，你可以學到更多有關檢驗和模型優化的經驗，對於初學者來說，這樣的經驗尤爲寶貴。同樣的，我們還是使用Keras框架。這次是數據集，我們選用聲納數據集。 教程概述 在看完本教程之後你將學會: 如何
2020-06-24 01:09:07
原创 B站吳恩達深度學習視頻筆記（20）——更多關於卷積在邊緣檢測的方法
前言 你已經見識到用卷積運算實現垂直邊緣檢測，在本筆記中，你將學習如何區分正邊和負邊，這實際就是由亮到暗與由暗到亮的區別，也就是邊緣的過渡。你還能瞭解到其他類型的邊緣檢測以及如何去實現這些算法，而不要總想着去自己編寫一個邊緣檢測程
2020-06-24 01:09:07