【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、...

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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) ...

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