【学习记录】《DeepLearning.ai》第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)1.1 计算机视觉(Computer vision)通常如果处理大图用传统的神经网络需要特别大的输入，因此需要大量内存。对于计算机视觉应用来说，要处理大图片，就需要进行卷积计算。1.2 边缘检测示例垂直边沿检测器:上图是一个垂直边沿检测器，注意它的计算过程。卷积过程，$6*6$的图形经过一个过滤器（或者叫卷积核....
【学习记录】《DeepLearning.ai》第四课：深层神经网络(Deep L-layer neural network)
第四课：深层神经网络(Deep L-layer neural network)4.1 深层神经网络主要需要掌握一些符号，如下图：4.2 前向传播和反向传播(Forward and backward propagation) 反向传播的向量化实现：4.3 深层网络中的前向传播(Forward propagation in a Deep Network)对于前项传播向量化实现过程可以归纳为多...
【学习记录】《DeepLearning.ai》第三课：浅层神经网络(Shallow neural networks)
第三课：浅层神经网络(Shallow neural networks)3.1 神经网络概述PASS3.2 神经网络的表示如上图，从左到右依次为输入层、隐藏层、只有一个节点的层为输出层，负责输出预测值。一般称上图网络为两层神经网络，一般不把输入层看做一个标准层，因此该网络有一个隐藏层和输出层。在隐藏层有两个参数$W$和$b$,通常表示为$W^{[1]},b^{[1]}$,$W$为$4*3$....
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