以下是为您整理出来关于【神经网络与深度学习】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
导读：关于Alfa Go的评论文章很多，但真正能够与开发团队交流的却不多，感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨，指出我在之前那一版文章中用字上的不够较精确，所以在此又作调整。我之前文章提到的「全局」指的是跨时间点的整场赛局，很容易被误认为是某个特定时点整个棋盘的棋局，所以后面全部都修改为「整体棋局」。此外，关于整体棋局评估，除了透过脱机数据学习的评价网络之外，还可以透过根据目前状...
1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i]，A[i] = f(Z[i])。 其中， W[i]形状是n[i]*n[i-1]，n[i]是第i层神经元的数量； A[i-1]是第i-1层的神经元，形状是n[i-1]*p，p是样本数量； B[i]形状是n[i]*p，B[i]的每一列都是一样的，所以其实有效的参数只是n[i]个，python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法。 A[0]对应输入层，n[0]是单个输入样本的特征数量。f()是...
第四周 - 深度神经网络的核心概念第 31 题在我们的前向传播和后向传播实现中使用的“缓存”是什么？A.它用于在训练期间缓存成本函数的中间值。B.我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。C.它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。D.我们用它将反向传播过程中计算的变量传递到相应的正向传播步骤。它包含用于计算正向传播的激活的有用值。第 32 题以下哪些是“...
我们在计算模型w的转置乘上x的时候，往往需要把w和x分别进行向量化然后运算，因为这样会使我们的计算机得到结果的时间更快，而且这种方法不管是在CPU还是在GPU上都是成立的，首先我们来看看代码：import numpy as np import time a=np.random.rand(1000000) b=np.random.rand(1000000) toc=time.time() c=np.dot(a,b) tic=time.time() print("向量化之后计算的时间为："+str(1000*(tic-toc))+"ms") c=0 tic=time.time() for i in r...
1. 计算深度神经网络的时候，尽量向量化数据，不要用for循环。唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算。 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度。 正向传播： 对于单个样本，第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i]， a[i] = f[i](z[i])。 其中，z[i]是n[i]*1，W[i]是n[i]*n[i-1]，a[i-1]是n[i-1]*1，b[i]是n[i]*1。 对于向量化后的所有样本，第i层网...
千里之行始于足下 先认识 为什么要学习神经网路： 人工智能是宽泛概念上的该机计算智能 机器学习是研究人工智能的一个有效手段 深度学习是机器学习的一个分支 深度学习突破了传统机器学习算法的瓶颈，推动了人工智能的发展 而绝大多数深度学习都是通过神经网络来实现的 深度学习的概念来源于对人工神经网路的研究，对隐藏层的神经网络就是一种深度学习结构。深度学习通过低层特征形成抽象的高层来拜哦是属性类别或特征，以发现数据...
下载：https://pan.baidu.com/s/1mW0Ld73awAO3zNbTCMZh6Q 更多资料分享：http://blog.51cto.com/14087171 《神经网络与深度学习（美）Michael Nielsen 著》中文版PDF+英文版PDF+源代码中文版PDF，206页，带书签目录；英文版PDF，292页，带书签目录；配套源代码。经典书籍，讲解详细。神经网络和深度学习给出了在图像识别、语义识别和NLP领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。中文版...
前言 最近在学习吴恩达的深度学习课程，关于《神经网络和深度学习》已经学习完，刚编写完最后一周的作业，这次任务主要是设计一个L层网络，每次网络的节点数也可以自己设置，现附上整个设计过程，供大家学习讨论！若有不对的地方，希望大家不吝赐教，谢谢！ 一、整个流程 1、处理数据 先下载数据：点这里，提取码：smqn 提取数据，得到训练集，训练标签，测试集，测试标签，类别import numpy as np import h5py #与H...
本文参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 进入研究生阶段后，首先意识到的是需要尽快对神经网络进行熟悉与学习，于是参加了网易云课堂吴恩达老师发布的一系列课程，并跟随课程完成课后作业，并进行简单理解与记录。需要注意的是，本文是在参考文基础上，进行简单总结与理解，若需要参考算法具体的分析，可查看本文所参考的文章。 第二周编程作业课题为完成一个能够识别猫的简单神经网络[logistic回归...
import numpy as np#构建一个含有一个常数12的0维张量 x = np.array(12) print(x) #ndim表示张量的维度 print(x.ndim)x1 = np.array([11,12,13]) print(x1) print(x1.ndim)x2 = np.array([[11,12,13],[14,15,16]]) print(x2) print(x2.ndim)W1 = np.array([[1,2],[3,4]]) W2 = np.array([[5,6],[7,8]]) print("W2 - W1 = {0}".format(W2-W1))def matrix_multiply(x, y):#确保第一个向量的列数等于第二个向量的行数assert x.shape[1...