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社区首页 >专栏 >360题带你走进深度学习!吴恩达深度学习课程测试题中英对照版发布

360题带你走进深度学习!吴恩达深度学习课程测试题中英对照版发布

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黄博的机器学习圈子
发布2020-04-17 11:21:31
1.4K4
发布2020-04-17 11:21:31
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吴恩达的深度学习课程(deepLearning.ai)是公认的入门深度学习的宝典,本站将课程的课后测试题进行了翻译,建议初学者学习。所有题目都翻译完毕,适合英文不好的同学学习。 主要翻译者:黄海广

内容截图

测试题目录

Lesson1 Neural Networks and Deep Learning (第一门课 神经网络和深度学习)

  • Week 1 Quiz - Introduction to deep learning(第一周测验 - 深度学习简介)
  • Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础)
  • Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络)
  • Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周测验 – 深层神经网络)

Lesson2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization(第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化) 19

  • Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践)
  • Week 2 Quiz - Optimization algorithms(第二周测验-优化算法)
  • Week 3 Quiz - Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks(第三周测验 - 超参数调整,批量标准化,编程框架)

Lesson3 Structuring Machine Learning Projects (第三门课 结构化机器学习项目)

  • Week 1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)(和平之城中的鸟类识别(案例研究))
  • Week 2 Autonomous driving (case study) (case study)( 自动驾驶(案例研究))

Lesson4 Convolutional Neural Networks(第四门课 卷积神经网络)

  • Week 1 quiz - The basics of ConvNets(第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识)
  • Week 2 quiz-Deep convolutional models: case studies) (第二周测验-深度卷积模型:实例探究)
  • Week 3 Quiz: Detection algorithms (第三周测验:检测算法)
  • Week 4 Quiz: Face recognition & Neural style transfer(第四周测验:面部识别和神经风格转移)

Lesson5 Sequence Models (第五课:序列模型)

  • Week 1 Quiz: Recurrent Neural Networks(第一周测验:循环神经网络)
  • Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入)
  • Week 3 Quiz: Sequence models & Attention mechanism (第三周测验:序列模型和注意力机制)

文件说明

测试题一共76页,建议配合深度学习笔记一起看,学习效果更佳。

一共两个文件:

深度学习作业-空白.pdf 深度学习作业-已完成.pdf

回复“深度学习测试”可以下载课后题目pdf版本。

参考

[1] 吴恩达深度学习课程:

http://www.deeplearning.ai

[2] 深度学习课程相关资源:

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-01-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 测试题目录
    • Lesson1 Neural Networks and Deep Learning (第一门课 神经网络和深度学习)
      • Lesson2 Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization(第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化) 19
        • Lesson3 Structuring Machine Learning Projects (第三门课 结构化机器学习项目)
          • Lesson4 Convolutional Neural Networks(第四门课 卷积神经网络)
            • Lesson5 Sequence Models (第五课:序列模型)
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