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吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

深度学习编程算法存储

batch:之前所用的都是将m个样本放在一起组成向量来就行训练,称为batch,所存在的问题:当样本的数量比较庞大的时候,迭代一次所需要的时间比较多

2018-09-03

5520

吴恩达深度学习 course4 卷积神经网络

深度学习卷积神经网络图像识别神经网络 python

传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大

2018-09-03

7460

吴恩达深度学习笔记 4.1~4.8 深层神经网络

深度学习神经网络人脸识别

深层神经网络与浅层神经网络的区别是:隐藏层比浅层神经网络多,从命名规则上来说,有1,2,5个隐藏层的神经网络可以称为1 hidden layer,2 hidden layers,5 hidden layers

2018-09-03

5480

吴恩达深度学习笔记 2.10~2.18 向量化与python

深度学习 python 神经网络

对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度

2018-09-03

4790

吴恩达深度学习笔记 3.1~3.11 浅层神经网络

深度学习神经网络编程算法 python

神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算

2018-09-03

8020

吴恩达深度学习笔记 course4 week2 深度卷积网络实例探究

深度学习卷积神经网络

这周会讲一些典型的cnn模型,通过学习这些,我们能够对于cnn加深自己的理解,并且在实际的应用中有可能应用到这些,或从中获取灵感

2018-09-03

4760

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