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coursera 神经网络 相关的博客

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 8年前 2950

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3（使用神经网络 识别手写的阿拉伯数字(0-9)）

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题：识别手写的阿拉伯数字(0-9)，请参考：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是
技术mix呢 8年前 1391

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的
技术mix呢 8年前 1398

DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络

介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。 另外本系列
marsggbo 8年前 737

基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network)

***代码部分可以直接通过Jupyter Notebook来查看 这几天在上Andrew Ng教授开的Coursera系列课程Deep Learning，总觉得光是看视频和做作业还不够，还是得自己动手写写代码，亲自实现课程里提到的算法内容，于是便有了这篇博客
廖致君 7年前 3279

简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经元 先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。其他神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至
玄学酱 8年前 1821

吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课，主讲卷积神经网络

截止到2017年10月25日，吴恩达在Coursera上有3门深度学习课程: 第一课：神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 第二课：改善深度神经网络:调优超参数，正则化和优化（Improving Deep
aitechyun 8年前 1598

文科生如何理解卷积神经网络？

不愿意看那一堆公式符号，却想知道卷积神经网络（Convolutional Neural Network）如何做图像分辨？分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频，希望对你有帮助。 茫然 常有朋友问，我的Python和数据科学课程开在哪个学期，他们想过来蹭课。 不
王树义 7年前 1359

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