【吴恩达课后编程作业】第三周作业 （附答案、代码）隐藏层神经网络 神经网络、深度学习、机器学习
✌ 我们要实现一个能够分类样本点的神经网络numpy：常用数学工具库matplotlib：python的画图工具LogisticRegression：逻辑回归模型lightgbm：lgb模型cross_val_score:交叉验证import numpy as np import matplotli...
【吴恩达课后编程作业】第二周作业 （附答案、代码） Logistic回归 神经网络、深度学习、机器学习
✌ 我们要实现一个能够识别猫的图片的简单神经网络numpy：常用数学工具库matplotlib：python的画图工具h5py：读取h5格式文件的工具lr_utils：用于加载训练及测试数据import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo...
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(2)：神经网络的编程基础
深度学习第二课(2)：神经网络的编程基础2.11 向量化(Vectorization)逻辑回归中计算$z=w^Tx+b$，其中$w,x$都是列向量，下面是两种方法的对比:1.循环z=0 for i in range(n_x): z+=w[i]*x[i] z+=b2.向量化z=np.dot(w,x...
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(1)：神经网络的编程基础
深度学习第二课(1)：神经网络的编程基础2.1 二分类(binary classification)遍历m个样本的训练集，神经网络通常不进行for循环遍历，神经网络计算中先进行前向传播，后进行反向传播。逻辑回归是一个用于二分类的算法例：加入图片大小为64*64像素，保存图片需要分别保存三个矩阵（红、...
吴恩达《深度学习》第一门课（2）神经网络的编程基础
2.1二分类 （1）以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛，输出y为1时认为是猫，为0时认为不是猫： y输出是一个数，x输入是64*64*3=12288的向量。 （2）以下是一些符号定义（数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算，更加高效） x：表示一个nx维数据，维度为（nx,1） ...
LeCun最新演讲：深度学习大革命来了，可微分编程潜力巨大
今天上午在北京举行的GMIC大会上，Facebook首席AI科学家Yann LeCun进行了主题演讲。他介绍了当前AI的一些最新进展，FAIR在计算机视觉、机器翻译等领域提出的一些最先进的架构。LeCun认为，监督学习不会被替代，但监督会不断减少，或者不断弱化。他强调了可微分编程的潜力，称未来还会出...
“深度学习已死，可微编程万岁！”LeCun老师为何又语出惊人？
Deep Learning est mort. Vive Differentiable Programming! 这句英法混合的话，翻译成汉语，就是“深度学习已死，可微分编程万岁”。说这话的，正是深度学习三巨头之一：Yann LeCun。 纳尼？ 无论是上个月Ali Rahimi的“炼金术说”，还是...
【深度学习会被可微分编程取代？】展望30年后的神经网络和函数编程
目前，深度学习是一个非常成功的工具。但这个工具是我们偶然发现的，作为一个领域，还没有统一的看法或共同的理解。事实上，这个领域还存在几种相互竞争的表述！ 我认为在30年后回过头看，我们将看到很不一样的深度学习。 30年后的深度学习：神经科学观点、概率统计观点和表征观点，谁会胜出？ 如果我们认为30年后...
“深度学习已死，可微编程万岁！”LeCun老师为何又语出惊人？
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Deep Learning est mort. Vive Differentiable Programming! 这句英法混合的话，翻译成汉语，就是“深度学习已死，可微分编程万岁”。说这话的，正是深度学习三巨头之一：Yann LeCun。 纳尼？ 无论是上个...
Yann LeCun：深度学习已死，可微分编程万岁！
LeCun又语出惊人了，这次直指深度学习—— 好，深度学习作为一个流行词，现在时效已过。 深度学习已死，可微分编程万岁！ 事情要回溯到前天。 1月4日，AAAI前主席Thomas Dietterich连发10条Twitter，驳斥纽约大学心理学家Gary Marcus对深度学习的批评。其中，Diet...
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