# 吴恩达深度学习代码用GPU跑：科普与实践
深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。吴恩达教授的深度学习课程是许多初学者入门的不二之选。然而，对于初学者来说，如何使用GPU加速深度学习代码的运行，可能是一个令人头疼的问题。本文将从科普的角度，介绍如何使用GPU运行吴恩达教授的深度学习代码。
## 为什么使用GPU
在传统的CPU上运行深度学
一、 What is Machine Learning?提供了两种定义Arthur Samuel 定义的比较随意，也是老一点的版本："the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed."（使计算机能够在没有明确编程的情况下学习的研究领域）Tom Mitch
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2023-10-17 23:39:06
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# 深度学习简介与代码示例
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，主要基于人工神经网络，尤其是多层神经网络。吴恩达（Andrew Ng）是深度学习领域的著名专家和学者，他在多个深度学习相关课程中为学习者提供了宝贵的知识。本文将简单介绍深度学习的基本概念，并通过代码示例帮助大家理解。
## 深度学习的基本概念
深度学习的目标是通过算法和模型，让计算机能够从大量数据中自动学
# 教你实现吴恩达的深度学习代码
## 一、项目流程
在开始实现吴恩达的深度学习代码之前，我们需要明确整个项目的流程。以下是实现整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库和环境 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 编译模型 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 评
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
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教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利
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2023-08-28 08:53:26
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# 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
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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
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
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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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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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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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# 深度学习简介及示例代码
深度学习是一种机器学习技术，它模仿人脑的运作方式来学习复杂的模式和关系。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
## 什么是深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。它通过多层次的神经网络来学习数据的特征表示，并且可以自动提取数据中的模式和关系。深度学习的核心是深度神经网络，它由多个神经网络层次组成，每一层都对输入数据进行一
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 |
|------------------|-----------------------|
| 1. 安装Git |
# 深入了解吴恩达的深度学习课程资料
吴恩达的深度学习课程是学习深度学习的一项重要资料，对于初学者来说，掌握这门课程的内容是非常重要的。为了帮助你顺利实现吴恩达的深度学习资料，下面将通过一系列步骤和示例代码来实现这一目标。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个过程的步骤。你可以参考以下表格，它列出了实现吴恩达深度学习资料的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
