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  1. Logistic回归作为神经网络的“Cat vs non-Cat”数据集

  2. coursera的吴恩达的课编程练习所需的所需包和数据,可以方便学员自己在本地练习
  3. 所属分类:深度学习

  1. 吴恩达作业1

  2. 利用最简单的逻辑回归分类识别猫,包含了训练样本的数据集,训练样本能达到90%准确度,测试样本40%,毕竟是最简单的,但能体会权值、偏置的更新
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-26
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:fanzonghao
  1. 小猫数据集

  2. 吴恩达作业1和3的小猫数据集,.h5文件,本来不想设积分的,好像最低是1分将就吧。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-13
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:fanzonghao
  1. 吴恩达第一课第三周学习心得体会,含本周作业,

  2. 吴恩达第一课第三周学习心得体会(word版和pdf版),含有本周作业代码,在完成基本功能的基础上,探讨了三元分类问题的解决,并完成猫识别程序的移植! 注意!!!之前有个资源叫“吴恩达第一课第三周作业及三元分类问题解决”,里面的代码缺少交叉三元分类问题的解决和猫识别的移植,建议下载本资源!!!
  3. 所属分类:深度学习

  1. 识别猫h5文件.rar

  2. 吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络,【识别猫】 的简单的神经网络,用python实现,开始编程前需要下载两个.h5文件!
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-20
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_34290470
  1. 深度学习python实战-识别猫.rar

  2. 吴恩达深度学习第二周编程练习,用python实现的识别猫的神经网络
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-20
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:qq_34290470
  1. deeplearning_week3_deepNeuralnetwork.zip

  2. 吴恩达深度学习作业三【深度神经网络对猫照片进行分类】 文章链接https://blog.csdn.net/Jonh_/article/details/100053730
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-25
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:jonh_
  1. 【吴恩达课后编程作业】第二周作业 - Logistic回归-识别猫的图片资源.zip

  2. 【吴恩达课后编程作业】第二周作业 - Logistic回归-识别猫的图片资源
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-05
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:c8241998
  1. 人工智能深度学习处理架构的演进,GPU功耗和延迟问题如何解决.pdf

  2. 人工智能深度学习处理架构的演进,GPU功耗和延迟问题如何解决pdf,人工智能由三方面共同组成,算法、数据以及计算平台:现在虽然人工智能是个热门概念,但很多人误以为“人工智能等于深度学习”,但其实人工智能的范围大于机器学习,机器学习的范围又大于深度学习。神经网络的概念并不新颖,Yann LeCun在1998年就提出了MNIST数据集和CNN,2012年时,Google X启动了“猫脸识别计划”,吴恩达和Jeff Dean用了1000台分布式服务器和一万六千个CPU。同期的AlexNet只需要1台
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-13
    • 文件大小:643kb
    • 提供者:weixin_38744207
  1. 吴恩达深度学习与神经网络课程_LogisticRegression网络识别猫

  2. 本资源是本人在写吴恩达课程作业时的代码,由于吴恩达课程中的有些库中的函数现已被弃用,或是无法使用。本文件中的代码基于吴恩达课程中的代码进行了改进,可以运行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-27
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:Hubert321
  1. 吴恩达LogisticRegression识别猫数据集

  2. 吴恩达LogisticRegression识别猫数据集,内置有两个h5格式的文件:训练集文件和测试集文件。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-07-25
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:Hubert321
  1. 吴恩达,神经网络优化课后作业总结版

  2. 标题接着上一篇,猫脸脸识别4层神经网络。 1.我们将在原代码的基础上进行添加各类优化设置。(即添加剂) 1. 正则 、droput、动量梯度下降、adam 2. 第一步,导入数据 from lr_utils import load_dataset import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py train_set_x_orig , train_set_y , test_set_x_orig , test_set_y ,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:712kb
    • 提供者:weixin_38580759
  1. 吴恩达深度学习第一课第二周作业编程题——follow实验并做出适当更正

  2. 博主【何宽】分享的【优质作业】已经非常完善了,我直接复制完整之后在自己的虚拟机上跑完全没问题,结果相同。只是对他分步演示的部分,在此提出其中一些需要注意的地方。 – 图片无法显示 plt.imshow()并不能让图片显示出来,还需要在后面加上plt.show()才会加载出那个index=25的猫的图片 – 错误提示: propagate函数中存在缩进不一致问题,将propagate函数修改成以下形式即可 def propagate(w, b, X, Y): 实现前向和后向传播
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:57kb
    • 提供者:weixin_38613154