斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型
作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/240声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注...
斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图
作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/236声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注...
斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾
作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/235声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注...
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(3)-- 神经网络基础之Python与向量化
上节课我们主要介绍了逻辑回归,以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式,并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关...
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(2)-- 神经网络基础之逻辑回归
上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Network)模型结构。然后从监督式学习入手,介绍了Standard NN,CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集:...
吴恩达《机器学习》课程总结(9)神经网络的学习
9.1代价函数 (1)假设神经网络的训练样本有m个,每一个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,Sl表示每一层的神经元个数,SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为(同样不对θ0正则化): 9.2反向传播算法 前向传播算法: 用δ表示误差,则δ(4)=a(4)-y 前一层的误...
吴恩达《机器学习》课程总结(8)神经网络表述
8.1非线性假设 (1)无论线性回归还是逻辑回归当特征量太多时,计算的负荷会非常大。如50x50像素有2500特征,如果两两组合将会有25002/2个(接近300万个特征)。普通的线性回归和逻辑回归模型不能有效处理这么多特征,这时候需要用神经网络了。 8.2神经元和大脑 大脑的某一块可以经过学习,学...
吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解
卷积层 CNN中卷积层的作用: CNN中的卷积层,在很多网络结构中会用conv来表示,也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取,这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言,图片是一个二维度的数据,我们怎样才能通过学习图片正确的...
Linux运维课程 第一阶段 重难点摘要(二)网络基础
1、 应用层协议 网页浏览:HTTP(端口80)、SSL 文件传输:FTP(20、21)、TFTP、NFS EMAIL:SMTP(25)、POP3(110) 远程登录:TELNET(23)、RL...
Linux运维课程 第一阶段 重难点摘要(一)网络基础
牢记: 1、OSI七层模型 应用层 用户接口 表示层  ...
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