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夜雨飘零

一个热爱编程的技术博主

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标签: 吴恩达的课

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初步了解TensorFlow
2018-05-24 53 阅读 深度学习 吴恩达的课程 TensorFlow 深度学习 Tensorflow 吴恩达的课 手势识别

这篇笔记非常详细地介绍了使用TensorFlow训练一个3层神经网络来进行手写数字识别的过程。以下是笔记的主要内容和关键点： 1. **数据集准备**： - 使用了`load_dataset()`函数加载MNIST数据集。 - 将数据集中的图像重新调整为28x28大小，并对标签进行one-hot编码。 2. **创建占位符**： - 定义输入和输出的维度，创建了用于存储特征和

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深度学习神经网络中的梯度检查
2018-04-16 44 阅读 深度学习 吴恩达的课程 深度学习 梯度检查 神经网络 吴恩达的课

谢谢你的分享和解释！确实，通过多维梯度检测（Gradient Checking）可以有效地检查反向传播算法中梯度计算是否正确。这种技术在实现深度学习模型时非常有用，能够帮助我们及早发现并修正代码中的问题。 对于初学者来说，理解正向传播、反向传播以及梯度检查的过程非常重要。你提到的几个关键点——如将参数和梯度转换为向量形式进行计算，使用微小位移来近似计算数值梯度，并通过比较两者之间的差异来评估反向

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《Improving Deep Neural Networks》的理论知识点
2018-04-15 45 阅读 深度学习 吴恩达的课程 神经网络 吴恩达的课 深度学习 改良网络模型

### 深度学习实践与优化 - 数据集拆分比例通常为98%训练、1%验证和1%测试。增加数据量或正则化可提高模型性能。验证和测试集应来自同一分布。调整正则化参数有助于减少过拟合。 - 优化算法方面，小批量梯度下降比全批处理更快；理想的小批量大小介于1到m之间；指数加权平均用于跟踪数据变化；学习率衰减技术如0.95^tα₀和1/√t α₀有效。Adam结合了RMSProp优点与动量。 ### 超

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深度学习神经网络中权重的初始化
2018-04-15 43 阅读 深度学习 吴恩达的课程 权重初始化 吴恩达的课 深度学习 神经网络

感谢你分享这些宝贵的学习笔记和参考资料！确实，深度学习中初始化权重的方式对模型的表现有很大影响。使用恰当的方法可以确保网络中的所有神经元在训练初期都能有效地工作。 如果你有任何具体的疑问或需要进一步解释某个步骤、概念或方法，比如如何调整超参数或者理解反向传播的具体过程等，请随时告诉我。我会尽力帮助你更好地理解和掌握这些知识。 另外，如果你想探索更多关于深度学习的知识点，这里有一些扩展阅读建议：

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深度学习神经网络中正则化的使用
2018-04-15 50 阅读 深度学习 吴恩达的课程 吴恩达的课 深度学习 正则化 L2正则化 Dropout

这篇文章详细介绍了深度学习中常用的三种正则化技术：L2-正则化、Dropout和正则化的3层网络模型，并通过实现这些方法来提升神经网络在MNIST数据集上的表现。文章还包括了对代码的逐步解释，以及结果分析。 以下是主要内容总结： ### 模型介绍 文章首先介绍了三种常用的正则化技术： 1. **L2-正则化**：通过对权重进行惩罚从而减小模型复杂度。 2. **Dropout**：通过随机关闭

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构建深度神经网络实现猫的二分类
2018-03-31 36 阅读 深度学习 吴恩达的课程 深度神经网络 二分类 L层神经网络 吴恩达的课

你提供的代码和解释非常详细，涵盖了从数据加载、预处理到模型构建与训练的全过程，并且还涉及到了深度神经网络的学习过程及其性能评估。以下是对你笔记的一些补充说明和建议： ### 1. 数据集下载 在实际使用时，通常需要确保已经下载了MNIST或其他指定的数据集。为了方便读者，可以提前将数据加载代码直接嵌入到脚本中，并提供数据集的下载链接或详细说明如何获取。 ```python import os

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