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深层神经网络的组成如图，这里主要是深层神经网络符号的定义。
为什么要用深层神经网络，有什么好处？这里主要是分层的思想。在软件工程中，如果问题遇到困难，一般是通过“加多”一层的方法来解决，通过分层的思想，把每一层的功能解耦。方便整个网络的搭建，方便开发和方便对问题的人脑模拟。
再看这图。分层的好处是每一层有特定的功能，然后组成更复杂的网络，这样可以实现解决更复杂的问题(比如异或)
矩阵的维数要如何确定？先通过W X来确定偏置b的维数，矩阵的维数影响整个网络的计算。
如图是搭建神经网络。
参数与超参数。在调节参数的时候，要注意参数的选择，和超参数的问题。
深度学习概论1.什么是神经网络？2.用神经网络来监督学习3.为什么神经网络会火起来？1.什么是神经网络？深度学习指的是训练神经网络。通俗的话，就是通过对数据的分析与计算发现自变量与因变量的映射关系(神经网络模型)... 查看详情
浅层神经网络1.激活函数在神经网络中，激活函数有很多种，常用的有sigmoid()函数，tanh()函数，ReLu函数(修正单元函数)，泄露ReLu(泄露修正单元函数)。它们的图形如下：sigmoid()激活函数，范围是y属于{0,1}，所以0<=y<=1。但是sig... 查看详情
神经网络基础1.图计算计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。在这里用到的反向传播算法就是为了... 查看详情
浅层神经网络初步了解了神经网络是如何构成的，输入+隐藏层+输出层。一般从输入层计算为层0，在真正计算神经网络的层数时不算输入层。隐藏层实际就是一些算法封装成的黑盒子。在对神经网络训练的时候，就是对神经网络... 查看详情
AndrewNg机器学习课程笔记（二）之逻辑回归版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364598.html 前言学习了AndrewNg课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客... 查看详情
AndrewNg机器学习课程笔记（五）之应用机器学习的建议版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言学习了AndrewNg课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内... 查看详情
AndrewNg机器学习课程笔记（四）之神经网络版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html前言学习了AndrewNg课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，... 查看详情
...度学习之一：神经网络与深度学习1简介本系列内容为AndrewNG的深度学习课程的笔记。深度学习课程在coursera及网易云课堂上都可以免费学习到。课程共计5部分，分别介绍了深度学习，深度学习的优化，深度学习项... 查看详情
1.神经网络和深度学习课程地址：https://mooc.study.163.com/course/2001281002#/info2.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化3.结构化机器学习项目4.卷积神经网络卷积神经网络卷积以边缘检测为例，说明了不同的滤波器filter可以... 查看详情
大概用了一个月，AndrewNg老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。 鸣谢：中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记，在此深表感谢... 查看详情
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Week1:MachineLearning: AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE. Supe 查看详情
一.初识机器学习何为机器学习？Acomputerprogramissaidtolearn fromexperienceEwithrespecttosometaskT andsomeperformancemeasureP,ifits performanceonT,asmeasuredbyP,improves withexperienceE.理解：通过实验E，完 查看详情