基于吴恩达深度学习课程所记的相关笔记

术语概念
第一周深度学习概念
第二周神经网络基础
- Notation
- logistic回归函数
- Loss function损失函数和Cost function成本函数
- 梯度下降法
- logistics回归中的梯度下降法
- 向量化logistics回归
- 损失函数cost（optional）
- 简单神经网络——判断图上是否是猫
- logistics回归图片识别流程图（以识别猫为例）
第三周浅层神经网络
- Hidden layer隐藏层
- 隐藏节点
- 多个例子的向量化
- 向量化实现的矩阵表示
- 激活函数
- 激活函数的导数
- 神经网络的梯度下降算法
- 随机初始化
- 构建神经网络的一般方法
第四周深层神经网络
- deep neural network
- 深层网络中的前向传播
- 核对矩阵维数
- 深层神经网络的构建
- 前向和反向传播
- 参数和超参数
- 构造深层网络及应用
- - 基本步骤
课后作业

术语概念

NN： Neural Network神经网络

ReLU函数：修正线性单元

sigmoid函数： σ ( z ) \sigma(z) σ(z) = 1 1 + e − z \frac{1}{1+e^{-z}} 1+e−z1

SIMD：单指令多数据流

broadcasting：在python中使用numpy进行按位运算的时候，有一个小技巧可以帮助减少代码量——那就是broadcasting,广播机制。简单来说，broadcasting可以这样理解：如果你有一个m * n的矩阵，让它加减乘除一个1 * n的矩阵，它会被复制m次，成为一个m * n的矩阵，然后再逐元素地进行加减乘除操作。同样地对m * 1的矩阵成立。行和列至少要有一个匹配。比如一个4 * 3的矩阵和一个3 * 2的矩阵相乘，就不能用broadcasting，只能用numpy. dot。

m:训练集规模

增大训练集大小不会对算法性能产生影响，反而可能有很大帮助；减小神经网络规模或许性能会更好。

成本函数cost function： J = 1 m ∑ i = 1 m L ( a (

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0 参考资料 [1] 大大鹏/Bilibili资料 - Gitee.com [2] [中英字幕]吴恩达深度学习课程第四课 - 卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili [3] 深度学习笔记-目录 ...

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