如何免費學習coursera上吳恩達的Neural Networks and Deep Learning課程
首先,在註冊時不要選擇免費試用,而是要選擇旁聽。
進入旁聽之後,中間的部分課程是無法做的,這時候,需要用anaconda的jupyter notebook功能來進行作業。具體方法如下:
安裝後開啟進入到一個資料夾目錄,找到這個目錄在你的資料夾的具體位置。並將作業檔案複製到這個目錄地址中開啟即可
可以在屬性頁中更改資料夾所在的起始位置
開啟作業資料夾
選擇字尾為ipynb的檔案即可進行正常作業
資料如下:
連結:https://pan.baidu.com/s/1JiwPPjppUFh3T5Xh4UAq8g 密碼:5z0h
有數字標號的壓縮包為視訊及字幕,唯一的無標號壓縮包內部為所有的作業題。
相關推薦
如何免費學習coursera上吳恩達的Neural Networks and Deep Learning課程
首先,在註冊時不要選擇免費試用,而是要選擇旁聽。 進入旁聽之後,中間的部分課程是無法做的,這時候,需要用anaconda的jupyter notebook功能來進行作業。具體方法如下: 安裝後開啟進入到一個資料夾目錄,找到這個目錄在你的資料夾的具體位置。並將作業檔案複
3天完成Neural Networks and Deep learning課程
最近吳恩達的deeplearning.ai課程新出,非常火,這是個deep learning專項課程,包含了5門課,現在開了3門,還要2門也會盡快上線。5門課程是 l 課程1:Neural Networks and Deep Learning l 課程2:Improving Deep Neural N
【吳恩達 Coursera深度學習課程】 Neural Networks and Deep Learning 第一週課後習題
因為這學期選了深度學習的課程,所以也會自學一下相關內容,在網上選擇了吳恩達的深度學習來進行學習,首先是第一門課程,Neural Networks and Deep Learning。第一週的內容是深度學習概論,課後習題為十個選擇題,個人觀點,僅供參考,歡迎指正。這題問為什麼稱
【DeepLearning學習筆記】Coursera課程《Neural Networks and Deep Learning》——Week1 Introduction to deep learning課堂筆記
決定 如同 樣本 理解 你是 水平 包含 rod spa Coursera課程《Neural Networks and Deep Learning》 deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a
【DeepLearning學習筆記】Coursera課程《Neural Networks and Deep Learning》——Week2 Neural Networks Basics課堂筆記
樣本數目 and 編程 多次 之間 優化 我們 round 符號 Coursera課程《Neural Networks and Deep Learning》 deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic
Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1 - 神經網絡
1.4 true ole 輸出 使用 .org ptr easy isp 近期開始看一些深度學習的資料。想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,認真看完了之後覺
第四節,Neural Networks and Deep Learning 一書小節(上)
rain 集合 最大值 劃分 import {0} mar result bsp 最近花了半個多月把Mchiael Nielsen所寫的Neural Networks and Deep Learning這本書看了一遍,受益匪淺。 該書英文原版地址地址:http://neur
課程一(Neural Networks and Deep Learning),第一週(Introduction to Deep Learning)—— 0、學習目標
1. Understand the major trends driving the rise of deep learning. 2. Be able to explain how deep learning is applied to supervised learning. 3. Unde
神經⽹絡與深度學習 Neural Networks and Deep Learning
26 Theano-based large-scale visual recognition with multiple GPUs, by Weiguang Ding, Ruoyan Wang, Fei Mao, andGraham Taylor (2014). 27 Going deeper with
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(五)
1. 如何理解梯度下降最後變成了 wk→w′k=wk−η∑j∂CXj∂wk 每次都要遞迴相減一個,不如直接把一小撮∇Cxj算出來再直接相減。由於概率論,這一小撮隨機的Cxj可以基本代表所有的,然後再
Neural Networks and Deep Learning 神經網路和深度學習
在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/看到這篇文章。寫的簡單易懂。適合初學者學習,不過是英文的。 自己嘗試著一邊翻譯一邊學習。 第一章 使用神經網路識別手寫數字 人眼是世界上最奇妙的東西之一。有如下一串手寫數字: 大部
Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1
最近開始看一些深度學習的資料,想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,認真看完了之後覺得收穫還是很多的。從最基本的感知機開始講起,到後來使用logistic函式作為啟用
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(十)
MIT那本書不適合短平快的學習方式,轉戰Udacity裡基於Tensorflow的一個視訊教學 1. softmax的優勢 格式為exi∑jexj 相比較xi∑jxj 假設原資料為[3.0,1.0,0.2] 那麼經過softmax運算,則得到[
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(三)
1. 怎麼理解C(w,b)≡12n∑x∥y(x)−a∥2 首先,∥v∥是指範數 範函是一個函式,其為向量空間內的所有向量賦予非零的正長度或大小 好吧,這其實是個均方誤差函式,可自行查閱百度百科,但是不明白為什麼是12n。 2. 什麼是梯度下降
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(一)
1. 為什麼假設w⋅x≡∑jwjxj後,w與x就變成向量了? The first change is to write ∑jwjxj as a dot product, w⋅x≡∑jwjxj, where w and x are vectors who
課程一(Neural Networks and Deep Learning)總結:Logistic Regression
pdf idt note hub blog bsp http learn gre -------------------------------------------------------------------------
課程一(Neural Networks and Deep Learning),第二週(Basics of Neural Network programming)—— 1、10個測驗題(Neural N
--------------------------------------------------中文翻譯-------
Neural Networks and Deep Learning
too near poi sel ace data- big Dimension important Neural Networks and Deep Learning This is the first course of the deep learning specia
課程一(Neural Networks and Deep Learning),第一週(Introduction to Deep Learning)—— 2、10個測驗題
1、What does the analogy “AI is the new electricity” refer to? (B) A. Through the “smart grid”, AI is delivering a new wave of electricity.
sp1.1-1.2 Neural Networks and Deep Learning
Relu這影象也叫線性流動函式 不再用sigmoid函式當啟用函式 相當於max(0,x)函式 比較0和當前值哪個大 可以把隱藏層看作 前面整合