# 深度学习入门：吴恩达的28张图解读
深度学习作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著的发展。吴恩达教授的“深度学习28张图”形象化地展示了深度学习的核心概念和结构，本文将通过这些图示，结合代码示例，帮助大家理解深度学习的基本原理。
## 1. 什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人类大脑的工作方式，通过神经网络来进行特征学习和模式识别。这种自我学习的能力使得深度学
# 吴恩达:28张图全解深度学习知识实现教程
## 简介
在深度学习领域，吴恩达是一位备受尊敬的专家，他的28张图全解深度学习知识是深度学习入门的经典教程。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步一步实现这个教程，并详细解释每一步所需要做的事情和相应的代码。
## 整体流程
首先，让我们来看一下这个实现教程的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2023-08-10 03:13:49
116阅读
它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。
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2021-12-16 15:46:58
96阅读
编辑：Sophia本文参考机器之心，思源、刘晓坤大佬的总结最近看到不少分享28张图，全解深度学习知识的内容，但是基本都说成了22张图，明明28张好不好！同时，配图不少也都搞混了，对此...
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2021-08-30 10:50:30
100阅读
赶快收藏！
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2021-06-23 15:10:29
49阅读
包含深度学习基础、卷积网络和循环网络笔记。
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2022-10-20 09:59:04
32阅读
# 如何实现吴恩达深度学习
## 简介
吴恩达是深度学习领域的知名专家，其课程《深度学习专项》深受广大学习者的欢迎。本文将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程。
## 流程
下面是实现吴恩达深度学习的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 前提条件
拥有Python编程基础
对机器
原创
2023-08-23 03:27:52
89阅读
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
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2023-09-27 20:23:08
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文章目录神经网络综述激活函数sigmoid 函数tanh 双曲正切函数ReLu 修正线性单元Leaky ReLu神经网络的梯度下降 Lesson1 Week3 partⅠ-Ⅴ神经网络综述吴老师在课程中，举了一个最简单的神经网络示例，如下图所示：宏观把握 神经网络的层数：2 层，包括中间的隐藏层和输出层，输入层可以视为第 0 层。 输入层：每个数据样本包含有 3 个特征。输入层的数据 隐藏层：有
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2023-08-01 21:01:47
293阅读
文章目录1.经典的CNNLeNet-5：AlexNetVGG-162.ResNetsResidual block残差块Residual Network残差网络3.ResNet表现好的原因4. 1x1卷积1x1卷积1x1卷积应用5. Inception NetworkInception Network MotivationInception Network的计算成本问题Inception Netw
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2024-05-31 10:21:42
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文章目录课程摘要What is neural networkSimple neural networkMultiple neural networkSupervised leaning for Nenural NetworkStructured and Unstructured dataWhy is Deep Learning taking off深度学习过程 课程摘要从这门课中我们可以学到：神
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2023-09-03 11:45:46
126阅读
机器学习—吴恩达_ 第10周_学习总结21.11.8-21.11.14一、无监督学习在原有的监督学习中，无监督学习和监督学习相比监督学习有标签信息，但是无监督学习是没有标签信息的，我们需要使用特有的函数方法使数据集寻找数据中间的内在关系，如将上图分为两个点集（簇）的算法被称为聚类算法。K-均值算法算法接收没有标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。是一个迭代算法，使用该算法的一般步骤为：
确
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2024-03-06 08:31:47
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大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（Machine Learning Specialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于机器学习入门与初学者。Machine Learning Specialization主要包括3门课：监督机器学习：回归与分类高级学习算法无监督学习，
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2023-12-13 19:15:29
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本周主要讲的是Error Analysis、Mismatched Training and dev/test set，transfer learning，End to end learning几个话题。Error AnalysisCarrying out error analysis 在做错误分析的时候，最好是从错误的分类结果里边拿出100个左右的样本，做一个统计，究竟是那些样本导致了问题，这样
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2023-10-01 13:09:22
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二、改善深层神经网络第一周 深度学习的实用层面知识点总结1. 训练集与测试集分布不匹配问题训练集（train）验证集（dev）测试集（test）：test和dev分布相同 2. 偏差（Bias）与方差（Variance）（1）高偏差与高方差 (2)降低偏差/方差的方法 现在可以在降低偏差/方差的同时几乎不影响另一个数值的变化。 3. 正则化（Regularization）减小过拟合，降低高方差，
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2024-03-03 15:34:31
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注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。深度学习的实践层面Train/Dev/Test sets只有训练集和测试集：七三分有验证集且总数量不多：六二二分有验证集且总数量很多-百万级别：大部分作交叉验证集 假设我们有
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2023-10-28 01:31:28
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Machine Learning（吴恩达） 学习笔记（一）1.什么是机器学习?2.监督学习3.无监督学习4.单变量线性回归4.1代价函数4.2 梯度下降5.代码回顾 最近在听吴恩达老师的ML网课，作为一个即将入学的研一菜鸟，我觉得有必要将一些自认为比较重要的知识点记录下来，同时我还找到了对应的练习题以及对应的代码，每一次分享的学习笔记都会对关键代码进行一个review。 本人才疏学浅，不足之
吴恩达是深度学习领域的著名科学家和教育家，他在该领域做出了许多重要的贡献。他的课程和学习资料广受欢迎，为学习者提供了深度学习的入门知识和实践经验。其中，他的深度学习课程中的一份测验（quiz）是一个很好的学习工具，通过回答问题和编写代码来检验对深度学习的理解。在本文中，我们将介绍吴恩达深度学习quiz的一些问题，并提供相应的代码示例。
首先，让我们来了解一下深度学习。深度学习是一种机器学习方法，
原创
2023-12-27 03:30:23
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# 如何实现“深度学习吴恩达 GitHub”项目
在本文中，我们将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程的GitHub版本。这个过程分为几个步骤，下面是整个流程的概览：
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 安装Git |
