序列模型 1. Why sequence models? 在实际的生活中，很多东西都是序列信号，例如语音信号、音乐产生、情感分类、DNA序列分析等，这些虽然可以使用一般神经网络去完成，但就如同图像识别一样，那样去做太过于复杂，因此在这里引入了循环神经网络（RNN）。 2. Notation x：代表输入的语句，例如：Harry Potter and Herminone Granger invented a new spell.并且使用x<t>代表本句中第t个单词。 y：代表输出结果。例如上句中对人名进行…
卷积神经网络 — 深度卷积模型 1. 经典的卷积网络 本节，吴恩达教授介绍了几种经典的神经网络模型，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet，并且提到了后面要介绍的ResNet（残差网络）和Google的Inception。接下来对本节介绍的网络分别做一个简单的介绍。 （1）LeNet-5： 如图1 所示。LeNet-5主要针对灰度设计，所以其输入尺寸比较小，大小为32×32×1（灰度图像没有三维的RGB）。 图1 从图中可以看出，在LeNet的经典模式中：随着网络深度增加，图像的大小在缩小，但是通…
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