探索AI的奥秘:深度学习与神经网络
人工智能(AI)是近年来科技领域的热门话题,其中深度学习更是吸引了无数研究者的目光。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它模仿人脑的工作原理,通过大量的数据训练,使机器能够自我学习和改进。 神经网络是深度学习的基础,它是一种模拟人脑神经元结构的计算模型。每个神经元接收输入,进行处...
Python爬虫入门指南探索AI的无限可能:深度学习与神经网络的魅力
在信息爆炸的时代,互联网上充斥着大量的数据。对于研究人员、市场分析师或是数据爱好者来说,能够有效地从网络中提取有用信息变得尤为重要。Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言,其在网络爬虫领域的应用尤为广泛。接下来,我们将通过一个简单的例子,介绍如何使用Python编写一个基本的网页爬虫。 首先,我们需要了...
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(2):神经网络的编程基础
深度学习第二课(2):神经网络的编程基础2.11 向量化(Vectorization)逻辑回归中计算$z=w^Tx+b$,其中$w,x$都是列向量,下面是两种方法的对比:1.循环z=0 for i in range(n_x): z+=w[i]*x[i] z+=b2.向量化z=np.dot(w,x)+b很明显向量化方法较快举例说明:import numpy as np #导入numpy...
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(1):神经网络的编程基础
深度学习第二课(1):神经网络的编程基础2.1 二分类(binary classification)遍历m个样本的训练集,神经网络通常不进行for循环遍历,神经网络计算中先进行前向传播,后进行反向传播。逻辑回归是一个用于二分类的算法例:加入图片大小为64*64像素,保存图片需要分别保存三个矩阵(红、绿、蓝三个颜色通道)将所有颜色通道保存,得到$x$的总维度为$64*64*3$,因此$n_x=12....
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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