吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week1-深度学习概述
黑色红色:the digitization of a societ➡️create data➡️collect data横轴:amount of labeled data 注意是labeled data(x,y);样本数量通常用m表示,当m非常大时,神经网络算法才会显著领先其他算法;处理小型数据集时,NN优势并不明显.eg1:单层神经网络🏠房子尺寸x 房价yeg2:多层神经网络🏠房子尺寸x1
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吴恩达深度学习课程课后习题(第一课第一周)_无止境x的博客-CSDN博客
《吴恩达深度学习》01神经网络和深度学习(第1周深度学习概论)_ZJ_Windy_Feng的博客-CSDN博客
目录
1.1深度学习概述Specialization
黑色红色:the digitization of a societ➡️create data➡️collect data
💛💙💚scale(the size of NN&a wealth of data) drives deep learning progress!
横轴:amount of labeled data 注意是labeled data(x,y);
样本数量通常用m表示,当m非常大时,神经网络算法才会显著领先其他算法;
处理小型数据集时,NN优势并不明显.
Sigmoid function➡️Relu function :increase computation
1.2什么是神经网络?
eg1:单层神经网络🏠房子尺寸x 房价y
eg2:多层神经网络🏠房子尺寸x1 房间数量x2 邮编x3(地理位置) x4财富水平; 房价y
1.3神经网络监督学习
1.4深度学习发展迅速的原因?
(1)足够大规模的NN (2)大量的labeled data/a lot more data(3)高速运算能力改善算法性能/a lot more computational power(4)一个全新的领域;
1.5总结
1.6Quiz
(已于 2022-10-03 17:35:16 修改 )
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