优化吴恩达学习学习笔记深度学习算法算法原理

Adam优化算法原理详解（吴恩达深度学习笔记）

在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。一、momentum 1、指数加权平均数指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。解释指数加权平均值名称的由来：指数加权平均值的...

吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815 从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5...

吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）

标签：机器学习人工智能

吴恩达机器学习

吴恩达机器学习笔记

标签：机器学习笔记人工智能

吴恩达机器学习笔记

吴恩达深度学习笔记

标签：深度学习 python 人工智能

理解深度学习基本原理常用算法流程常用术语不求算术推导不求算术推导不求算术推导使用深度学习框架入门介绍例1 房价预测模型输入映射输出监督学习有价值的图像卷积序列 CNN 时间序列语言序列 RNN RNNS ...

吴恩达深度学习笔记＞优化算法

标签：深度学习 python 人工智能

吴恩达深度学习优化算法一、1. Mini-batch gradient descent二、Gradient descent with momentumRMSpropAdam 优化算法学习率衰减一、1. Mini-batch gradient descent 对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须...

吴恩达老师深度学习课程完整笔记

标签：深度学习机器学习人工智能

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815 从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课...

吴恩达深度学习视频笔记

标签：深度学习机器学习 python

从上图可以看出，对于小规模的数据集，深度学习和机器学习它们的性能不一定谁好谁坏，只有在大规模上的数据集上时，深度学习才能体现出它更好的性能损失函数是针对于单个样本的，而代价函数是针对一个batch的，...

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

标签：深度学习笔记算法

当涉及深度学习优化算法时，我们通常会面临一个目标：最小化一个损失函数。这个损失函数衡量了模型预测与实际值之间的差距。为了找到最佳的模型参数，我们需要使用优化算法来调整这些参数，以便最小化损失函数。梯度...

吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络（Sequence Models）

标签：深度学习人工智能机器学习

循环神经网络

吴恩达深度学习笔记整理——RMSprop算法

标签：深度学习笔记算法

为了确保√sdw和√sdb不为0，则训练过程将sdw+E(epsilon)，E(epsilon)是一个非常小的非0的正数，例如:10……这样当db变化越大，sdb也会变大，那么由于计算b时，需要除以√Sdb，进而整体数值越小，那么缩小了b的震荡...

吴恩达深度学习笔记——卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）

标签：深度学习 cnn 神经网络

卷积神经网络

【机器学习吴恩达】2022课程笔记（持续更新）

标签：算法人工智能

吴恩达机器学习2021

【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础

标签：神经网络人工智能深度学习

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）

吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

标签：人工智能

1.Mini-batch batch:之前所用的都是将m个...,这种梯度下降算法成为Batch Gradient Descent 为了解决这一问题引入 Mini-batch Gradient descent 它是将全部样本分成t份子集,然后对每一份子集进行一个单一的训练...

[吴恩达机器学习课程笔记]

标签：机器学习人工智能强化学习

吴恩达-强化学习笔记

01.吴恩达神经网络与深度学习笔记（详细+不断更新）

标签：深度学习神经网络 pytorch

深度学习是指训练神经网络，有时候规模很大举个例子：假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋面积、价格，想要找到一个函数根据房屋面积预测房价的函数，我们可能用线性回归拟合一条直线，但是价格是不会为负的，...

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第一周）

标签：机器学习人工智能

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第一周）

吴恩达深度学习——读书笔记

标签：深度学习

深度学习概论神经网络房屋价格预测的模型：左边是输入层，由人工输入，中间是隐藏层，连接数很高，神经网络自己决定每个节点具体是什么，右边是输出层，神经网络非常擅长计算从x到y的精准映射函数。监督学习到...

吴恩达深度学习笔记：深度学习引言1.1-1.5

标签：深度学习笔记人工智能

如果你听说过端对端深度学习，你也会在第三门课中了解到更多，进而了解到你是否需要使用它，第三课的资料是相对比较独特的，我将和你分享。在第一门课中（神经网络和深度学习），你将学习神经网络的基础，你将学习...

吴恩达深度学习笔记- lesson4 卷积神经网络

标签：深度学习人工智能机器学习

文章目录Week 1 卷积神经网络基础4.1.1 计算机视觉（Computer vision）4.1.2 边缘检测示例（Edge detection example）4.1.3 更多边缘检测内容（More edge detection）4.1.4 Padding3.1.5 卷积步长（Strided ...

吴恩达【优化深度神经网络】笔记02——优化算法

标签：神经网络算法深度学习

文章目录一、Mini-batch梯度下降（Mini-batch gradient descent）1. 复习：batch梯度下降2. Mini-Batch 梯度下降法3. Understanding mini-batch gradient descent3.1 batch的不同大小（size）带来的影响：3.2 Batch...