李沐「动手学深度学习」中文课程笔记来了！代码还有详细中文注释
markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏。去年年初，机器之心知识站上线了亚马逊资深首席科学家李沐博士的「动手学深度学习」中文系列课程。这门课从3月持续到8月，超过28000人参与了直播，课程回放在 B 站的播放量达到了上百万次。这门课程基于李沐等人编写的《动手学深度学习》第二版。《动手学深度学习》既有开源项目，也有纸质书，它覆盖了90年代....
深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容引言本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口，本教程依托于吴恩达老师的《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原....
独家干货 | 吴恩达深度学习专项课程精炼笔记！
吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程（Deep Learning Specialization）。此课程广受好评，通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙，国外媒体报道称：吴恩达这次深度学习课程是迄今为止，最全面、系统和容易获取的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。本文列出了吴恩达 deeplearning.ai 专项课程的所有....
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化
上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost....
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（2）-- 神经网络基础之逻辑回归
上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传....
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4
Classes 4 卷积神经网络 1卷积神经网络 1 计算机视觉 应用： 图片分类 图片识别 目标检测 风格迁移 .... ... 1.2 边缘检测 边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数 1.3 padding valid： 不填充，卷积后尺寸变小same： 填充，卷积后尺寸不变 这也是为什么通常将卷积核...
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 3
Classes 3 结构化机器学习项目 1 机器学习策略 在机器学习中，可以观察你的系统，然后说这一部分是错的，它在训练集上做的不好、在开发集上做的不好、它在测试集上做的不好，或者它在测试集上做的不错，但在现实世界中不好，这就很好。必须弄清楚到底是什么地方出问题了，然后刚好有对应的旋钮，或者一组对应的旋钮，刚好可以解决那个问题，那个限制了机器学习系统性能的问题。 1.2 单一数字评测指标 一般做....
吴恩达深度学习课程笔记-Classes 2
Classes 2 深度学习 1 深度学习实践 1.1 训练集、验证集、测试集（Train / Dev / Test sets） 对训练执行算法，通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型。在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的 70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照 60%训练，20%验证和 20%测试集来划分。 假设我们有 100 万.....
AI角 | 把吴恩达深度学习系列课程画出来，这有份诚意满满的笔记求查收
在吴恩达机器学习系列课程完结后不久，一位名叫Tess Ferrandez的小姐姐在推特上分享了一套自己的课程笔记，瞬间收获了3k+赞和1k+转发。 不同于满屏公式代码的黑白笔记，这套信息图不仅知识点满满，且行文构图都像插画一样颜值颇高。吴恩达自己也在推特上转发称赞了这一位有诚意的学习者，毕竟他一直倡导学习是一件简单快乐的事情。 大数据文摘将这份有趣的学习笔记呈现在此，请各位查收。 点击链接可查看....
吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解
卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对...
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