神經網路與深度學習
深度學習爆發的原因
吳恩達老師的深度學習課程講解詳細，很適合入門，這份筆記是我學習該課程的總結
神經網路模型是受到人腦神經元工作原理啟發而發展起來的乙個強有力的機器學習演算法。
例1：單層神經網路
給定乙個資料集，該資料集是一些房子的面積與售價資料，要求建立乙個模型，在給定房子面積的情況下，**房子售價。
因為售價一定是非負的，而且通常二者呈現出線性關係，所以可以建立如下模型：
例2：多層神經網路
仍然是房價**問題，我們多取幾個影響因素作為特徵，如size,#bedrooms,zip code,wealth
資料量越大，網路層數越多，效果越好
結構化資料與非結構化資料
吳恩達 深度學習 神經網路和深度學習
二分類問題是一種簡單分類問題，其輸出結果是兩個離散值。假如給定一副貓的，那麼二分類問題就可描述為 判別這幅影象中是否有貓？分類結果也只有1 表示存在 0 表示不存在 兩種。符號定義 x 表示乙個nx維資料，為輸入資料，維度為 nx,1 y 表示輸出結果，取值為 0,1 x i y i 表示第i組資料...
吳恩達mooc神經網路與深度學習
在影象領域，我們經常應用的是卷積神經網路 convolutional neural network 常縮寫為cnn。對於音訊等序列資料 sequence data 我們經常應用迴圈神經網路 recurrent neural network 常縮寫為rnn。常見記號 x,y 表示 樣本，其中 表示x的...
吳恩達神經網路和深度學習
課程名稱 神經網路和深度學習 andrew ng 神經網路和深度學習 1 什麼是神經網路 傳送門 神經網路和深度學習 2 啟用函式 傳送門 神經網路和深度學習 3 神經網路輸入的表示 傳送門 神經網路和深度學習 4 符號約定 傳送門 神經網路和深度學習 5 邏輯回歸 傳送門 神經網路和深度學習 6 ...