摘要:本文参考文章https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818完成,原文写的非常好,非常详细,如果是第一次做这个作业的同学可以去看一下这个作者的文章,非常推荐。 本次作业的内容有两项,一是框架Keras的入门练习,二是搭建一个残差网络。
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摘要:本文参考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.神经网络的底层搭建 本次作业要求我们要实现一个拥有卷积层(CONV)和池化层(POOL)的网络,它包含了前向和反向传播。首先我们确定一下此次项目要实现的功能模块。
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摘要:本文是吴恩达老师深度学习第四周的编程作业,我是参考的文章https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169完成的。 首先还是作业要求,此次的作业要求还是和第二周作业要求一样,搭建一个神经网络来识别图片是否是猫。只不过本次作业要求搭建两个
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摘要:本博客是吴恩达老师深度学习课程第三周编程作业,参考博客https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148完成。 此次编程作业要求建立一个简单的神经网络,包括一个隐藏层。功能是实现平面数据分类。 1、准备工作 首先是准备项目需要用到的软件
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摘要:本博客是吴恩达老师深度学习课程第二周的课后编程作业,我是参考的博客https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509实现的。下面进入正题。 题目是要求搭建一个能够识别是否是猫的简单的神经网络。 1、准备工作 首先是编写lr_utils.
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摘要:课时十七 大规模机器学习 本节课时讲了一些在机器学习中遇到大规模的训练集时可用的方法。当然,在使用这些方法之间我们也要检查一下是否有必要用这么大的数据集,通过绘制学习曲线来判断不用大数据集是否可行。当确定需要大数据集时,我们可以参考以下方法。 1、随机梯度下降法 批量梯度下降算法中的代价函数形式为:
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