神經網絡與深度學習
第二周 神經網絡基礎
2.1 二分分類
二分類：訓練一個分類器，輸入圖片的特征向量x，預測結果的標簽是0還是1
輸入rgb圖片尺寸為64*64，則輸入特征向量（列向量）x為64*64*3
寫法：m個訓練樣本 { (x(1) ,y(1)), (x(2) ,y(2)),...,(x(m) ,y(m))} (x,y) ,x屬於Rnx y屬於{0,1}
一般將訓練樣本寫成矩陣形式 X= [ x（1） x（2） x（m） ]，每個樣本特征向量為一個列向量nx * m
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二分 基礎 矩陣 尺寸 訓練 深度學習 sub 樣本 rgb 第二周 神經網絡基礎 2.1 二分分類 二分類：訓練一個分類器，輸入圖片的特征向量x，預測結果的標簽是0還是1 輸入rgb圖片尺寸為64*64，則輸入特征向量（列向量）x為64*64*3 寫法：m個訓練樣本 {
[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
線性 部分 logs 結構 這一 可用 調整 重復 http 1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置
《神經網絡與深度學習》（三） 稀疏編碼
學習方法 深度學習 變體 復雜 鏈接 線性規劃 con images 叠代 轉自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鑒前人的文章鏈接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article
《神經網絡與深度學習》讀書筆記
1.3 容易 讀書筆記 自動調整 表示 引入 能夠 自動 神經網絡 1.1 感知器 感知器是一種人工神經元.它接受幾個二進制輸出並產生一個二進制輸入.如果引入權重和閾值,那麽感知器的參數可以表示為:,如果再引入偏置(表示激活感知器有多容易的估算),那麽規則可以簡潔表示
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【神經網絡和深度學習】筆記 - 第二章 反向傳播算法
討論 固定 特征 array sed 並不會 思想 隨機梯度 相關 上一章中我們遺留了一個問題，就是在神經網絡的學習過程中，在更新參數的時候，如何去計算損失函數關於參數的梯度。這一章，我們將會學到一種快速的計算梯度的算法：反向傳播算法。 這一章相較於後面的章節涉及到的數學
第一節：神經網絡和深度學習
進化 alt 自然 這就是 eve 人類 網絡應用 快照 函數 修正現行單元單神經元網絡在監督學習當中，你輸入一個x，習得一個函數，映射到輸出y 例如房屋價格預測例子當中，輸入房屋的一些特征，就能輸出或者是預測價格y，在現今，深度學習神經網絡效果拔群，最主要的就是在線廣告，
神經網絡和深度學習 - 一些公式
筆記 log 網絡 .cn ges div title images 學習 來自為知筆記(Wiz)神經網絡和深度學習 - 一些公式
deeplearning.ai 神經網絡和深度學習 week4 聽課筆記
循環 檢測器 最簡 網絡檢測 ear 映射 句子 nbsp 等等 1. 計算深度神經網絡的時候，盡量向量化數據，不要用for循環。唯一用for循環的地方是依次在每一層做計算。 2. 最常用的檢查代碼是否有錯的方法是檢查算法中矩陣的維度。 正向傳播：
神經網絡和深度學習 筆記
ack 參數 一個 bsp 感知機 信號 叠代 前饋型神經網絡 pro 人工神經網絡(ann) 模擬的是 生物神經網絡(bnn) ann 一般也叫 前饋型神經網絡 ： 各神經元只接受前一級輸入，並輸出到下一級，無反饋 應該也有反饋型神經網絡？？ ann一般使用b
《神經網絡與機器學習》導言
http 模糊 突出 函數類 基於 容錯 附加 識別 scale 1.什麽是神經網絡人腦是一個高度復雜的、非線性的和並行的計算機器（信息處理系統）。人腦能夠組織他的組成成分，即神經元，以比今天已有的最快的計算機還要快許多倍的速度進行特定的計算（如模式識別、感知和發動機控制）
吳恩達實驗（神經網絡和深度學習）第一課第三周，代碼和數據集，親測可運行
HR tps size nac www cond -c 自己 c-c 代碼和數據集已上傳到文件中 應該可以直接下載吧（第一次上傳文件，感覺是），解壓後把文件夾拷貝到jupyter工作空間即可 註：我對下載的代碼的格式稍作了修改，原來定義函數與調用函數在兩個單元格裏，我直
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新的 簡單 什麽 nbsp 駕駛 exce 小白 數學 未來 數據分析， 就是對數據進行分析， 得出一些結論性的內容， 用於決策。 分析什麽哪？ 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因， 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單， 最簡單的數據分析
《神經網絡與機器學習（第3版）》高清英文PDF+中文PDF
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簡單 clas alpha 學習 exp 輸出 問題 分類 ros 神經網絡與分類問題 1.多元分類 根據分類的數量確定輸出節點的數量是最可能得到良好效果的方法。輸出的類別表示可以使用one-hot編碼。通常情況下，二分類使用Sigmoid函數，多元分類使用Softm