吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业
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课程1 - 神经网络和深度学习
| 周数 | 名称 | 类型 | 地址 |
|---|---|---|---|
| week1 | 深度学习简介 | 测验 | 略 |
| week2 | 神经网络基础 | 笔记 | 逻辑回归 逻辑回归推导 |
| 具有神经网络思维的Logistic回归 | 编程作业 | 识别猫 | |
| week3 | 浅层神经网络 | 笔记 | 浅层神经网络 |
| 带有一个隐藏层的平面数据分类 | 编程作业 | 平面数据分类 | |
| week4 | 深度神经网络的关键概念 | 笔记 | 深层神经网络 公式推导 |
| 一步步搭建多层神经网络 | 编程作业 | 手写神经网络 | |
| 深层神经网络应用 (识别猫) | 编程作业 | 识别猫 |
课程2 - 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
| 周数 | 名称 | 类型 | 地址 |
|---|---|---|---|
| week1 | 改善深层神经网络：超参数调试 正则化以及梯度相关 | 笔记 | 超参数调试 正则化以及梯度相关 |
| 编程作业 | Initializaion Regularization GradientChecking |
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| week2 | 改善深层神经网络：优化算法 | 笔记 | 优化算法 |
| 编程作业 | Optimization Methods | ||
| week3 | 改善深层神经网络：超参数调试 Batch归一化 Softmax | 笔记 | 超参数调试 Batch归一化 Softmax |
| 编程作业 | Tensorflow 实现手势识别 |
课程3 - 结构化机器学习项目
| 周数 | 名称 | 类型 | 地址 |
|---|---|---|---|
| week1 | 结构化机器学习项目（上） | 笔记 | 结构化机器学习项目 （上） |
| week2 | 结构化机器学习项目（下） | 笔记 | 结构化机器学习项目 （下） |
课程4 - 卷积神经网络
| 周数 | 名称 | 类型 | 地址 |
|---|---|---|---|
| week1 | 卷积神经网络基础 | 笔记 | 卷积神经网络基础 |
| 编程作业 | 一步步搭建CNN模型 TensorFlow实现手势数字识别 |
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| week2 | 深度卷积网络 | 笔记 | 深度卷积网络 |
| 编程作业 | Keras tutorial - 笑脸识别 Residual Networks |
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| week3 | 笔记 | ||
| 编程作业 | |||
| week4 | 笔记 | ||
| 编程作业 | |||
| 编程作业 |
课程5 - 序列模型
| 周数 | 名称 | 类型 | 地址 |
|---|---|---|---|
| week1 | 循环序列模型[RNN GRU LSTM] | 笔记 | 序列模型1 |
| 编程作业 | 一步步实现RNN与LSTM Character level language model LSTM网络生成爵士乐 |
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| week2 | NLP & Word Embeddings | 笔记 | 序列模型（二） |
| 编程作业 | 词向量的操作 Emoji表情生成器 |
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| week3 | Sequence models & Attention mechanism | 笔记 | 序列模型（三） |
| 编程作业 | Neural Machine Translation with Attention Trigger Word Detection |