ubuntu之路——day12.1 不用tf和torch 只用python的numpy在较为底层的阶段实现简单神经网络
内容导读
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首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273
本来想要进deeplearning.ai的官网看作业的,因为我是在网易云上面看的课所以没有作业,然而GFW把我关了,我现在用的新机器代理还没设置好。照例来一句GTMD GFW!
然后本来想把jupyter notebook直接上传到博客,但是转换成html不支持,转成markdown丢了好多东西,所以开一个我的github传送门,可以看到代码。
https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/logisticRegressionNeuralNetwork
总的来说呢,因为看了Andrew Ng对几位深度学习大师的采访,他们几乎所有人的一点都提到了一件事情:
不要直接使用tf之类的框架来学习神经网络,最好使用numpy之类的工具直接对矩阵进行操作,自己实现包括forward/back propagate,优化函数和梯度下降。
在完成包括CNN之内的所有简单神经网络后,再去接触tensorflow和pytorch。所以遵循以上过程,预计需要最少一周时间完成day1-day11博客的底层神经网络编程,然后下周开始卷积神经网络,下下周开始循环神经网络的学习。
内容总结
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