2019-02-08

deeplearning.ai / Deep learning & NN

21 minutes read (About 3163 words)

Deep Neural Networks-2

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第四周深层神经网络的相关课程及作业。

Building blocks of deep neural networks

本节，我们将用网络块来深入理解正向传播和反向传播的过程，由于之前部分已经详细解释了正向传播和反向传播，这里不再详述，本节只是起到补充说明加深理解的作用。

2019-02-08

deeplearning.ai / Deep learning & NN

8 minutes read (About 1228 words)

Deep Neural Networks-1

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第四周深层神经网络的相关课程。

Deep L-layer Neural network

主要复习了之前 Logistic Regression 和单隐藏层的神经网络，并推广到多隐藏层，同时也介绍了深层神经网络的一些符号约定，基本遵循了之前的规则，所以这里不再详述。

2019-02-01

deeplearning.ai / Deep learning & NN

23 minutes read (About 3383 words)

Shallow Neural Networks-2

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第三周浅层神经网络的相关课程及相关作业。

Why do you need non-linear activation function

为什么神经网络需要非线性的激活函数？不能使用线性的激活函数，比如 $g(z) = z$ 吗？

2019-02-01

deeplearning.ai / Deep learning & NN

16 minutes read (About 2471 words)

Shallow Neural Networks-1

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第三周浅层神经网络的相关课程。

Neural Network Overview

本周，你将学会如何实现神经网络。上周，我们讨论了对数几率回归 (logistic regression) ，并且使用计算图 (computation graph) 的方式了解了梯度下降算法的正向传播和反向传播的两个过程，如下图所示 :

2019-01-26

deeplearning.ai / Deep learning & NN

20 minutes read (About 3055 words)

Basic of Neural Networks-2

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第二周神经网络基础相关课程及第二周作业。

Vectorization

Vectorization (向量化) 的意义在于：消除代码中显式的调用for循环。在深度学习领域中，你常常需要训练大数据集，所以程序运行的效率非常重要，否则需要等待很长时间才能得到结果。

Deep Neural Networks-2

Building blocks of deep neural networks

Deep Neural Networks-1

Deep L-layer Neural network

Shallow Neural Networks-2

Why do you need non-linear activation function

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