吴恩达神经网络和深度学习
【前言】
在学习了深度学习和神经网络之后，为什么我要以博客的形式来做笔记？这CSDN有那么多的优秀文章，我自己写的都比不上 别人的我写的真的有意义吗，为什么我要浪费大量的时间去做这项工作？我相信一句话：适合自己的才是最好的。能够把自己学到的讲出来，才说明学会了，这也是一个一个反复学习加强理解的过程，于是就有了以下的文章。
本文章系列是神经网络和深度学习的笔记，将从基础入门，介绍相关概念，然后一步步搭建起小型的神经网络。我使用的是吴恩达的学习课程，特别感谢吴恩达同志以及其他先辈们对ai领域做出的贡献。
网易云课堂视频链接地址为：《神经网络和深度学习》
需要完整笔记课件等资料请联系邮箱：shaneholmes@qq.com
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笔记下载链接：CSDN
以下是在神经网络和深度学习的学习笔记
| 课程名称：《神经网络和深度学习》--Andrew Ng | |
|---|---|
| 《神经网络和深度学习（1）-- 什么是神经网络》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（2）-- 激活函数》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（3）-- 神经网络输入的表示》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（4）--符号约定》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（5）-- 逻辑回归》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（6）-- 损失函数代价函数和目标函数》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（7）-- 梯度下降算法》 | 传送门 |
| 《神经网络和深度学习（8）-- 向量化》 | 传送门 |
| 吴恩达神经网络和深度学习（编程作业）--具有神经网络思维的逻辑回归 | 传送门 |
| 吴恩达神经网络和深度学习（编程作业）--具有一个隐藏层的神经网络 | 传送门 |
| 吴恩达神经网络和深度学习（编程作业）--具有多个隐藏层的神经网络 | 传送门 |
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