DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换
一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi，但是演技好尴尬，233333 啥是人脸识别就不用介绍了，下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One-shot(一次)学习 假设我们发财了，开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进，所以想使用人脸识别技术来实现打卡。 假如我们公司只有4个员工，按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下： 如图示，输入一张图像，经...
DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分.....
DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二、前向和反向传...
DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络
介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 另外本系列课程也设有Jupyter Notebook形式练手项目，具体的可跳转至Coursera深度学习(DeepLearning.ai)课程....
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