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。…

卷积神经网络 — 卷积神经网络基础 本部分整理了吴恩达课程学习笔记，但是并没有完全按照课程顺序，而是做了一些调序和删减。 1.边缘检测 卷积神经网络之所以叫卷积神经网络，是因为它包含有卷积操作。下面是在利用卷积实现边缘检测的过程：…

优化方法 直到现在，你已经能够经常使用梯度下降来更新你的参数和最小化代价。在本次作业中，你将学到更多优秀的优化方法以来加速学习速度，并且可能最后得到一个更好的代价函数的最终结果。拥有一个好的优化算法要比等待数日或数小时来得到一个好结果更有意…

正则化 Let's first import the packages you are going to use. # import packages import numpy as …

初始化 欢迎来到“改进深度网络”课程作业的第一周第一部分。 训练你自己的深度网络需要指定权重的初始值，精心挑选的初始化方法将有助于学习的进度。 如果你完成了之前的课程，你可以按照我们的指导进行权重初始化，并且现在已经完成了。但是，你如何对一…

应用于图像分类的深度神经网络：应用 完成本节后，您将完成第4周的最后编程任务，也完成本课程的最后编程任务！ 您将使用您在之前的作业中实施的函数来构建深度网络，并将其应用于猫与非猫分类。 希望相对于之前的逻辑回归实现，您将看到精度的提高。 完…

Part 1：Building your Deep Neural Network: Step by Step 1 – Packages Let’s first import all the packages that you w…