앤드류 응8 [Deep-Special] [Lec1] Week4. Deep Neural Network - Programming Assignment1. Building your Deep Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Building your Deep Neural Network: Step by Step 이번 시간에는 deep neural network를 구현하는데 있어서 필요한 함수들을 구현할 것입니다. 그리고 해당 과제에서 구현한 함수를 사용해 다음 과제에서는 'Cat vs Non-Cat ' Image Classification Task를 해결해 볼 것입니다. Coursera Rule로 인해 정답 코드를 공개할 수는 없습니다. 과제를 하시면서 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 연락주시길 바랍니다! 📩 leeyj0511@naver.com 댓글도 환영입니다!😃 After this assignment you will be able to: Use non.. 2020. 11. 10. [Deep-Special] [Lec1] Week4. Deep Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning 학습 목표 Describe the successive block structure of a deep neural network Build a deep L-layer neural network Analyze matrix and vector dimensions to check neural network implementations Use a cache to pass information from forward to back propagation Explain the role of hyperparameters in deep learning 1. Deep L-layer neural network 지금까지 우리는 심층신경망을 구현하기 위한 .. 2020. 11. 10. [Deep-Special] [Lec1] Week3. Shallow Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Shallow Neural Network 3주 차 목표 Describe hidden units and hidden layers Use units with a non-linear activation function, such as tanh Implement forward and backward propagation Apply random initialization to your neural network Increase fluency in Deep Learning notations and Neural Network Representations Implement a 2-class classification neural network w.. 2020. 11. 8. [Deep-Special] [Lec1] Programming Assignment - Logistic Regression with a Neural Network mindset Week2. Programming Assignment 딥러닝 특화 과정의 첫 강좌 'Neural Networks and Deep Learning' 2주차 과제입니다. 이번 시간에는 'Cat Classifier'를 구현합니다. 해당 데이터가 고양이인지 아닌지를 구분하는 간단한 분류기를 만들어 보는 시간입니다. Logistic Regression Network를 통해 70%의 성능을 달성해 보세요! Coursera Rule로 인해 정답 코드를 공개할 수는 없습니다. 과제를 하시면서 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 연락주시길 바랍니다! 📩 leeyj0511@naver.com 댓글도 환영입니다!😃 First programming exercise of the deep learning specialization B.. 2020. 11. 4. [Deep-Special] [Lec1] Week2. Python Basics with numpy(Optional) 안녕하세요 Steve-Lee입니다. 한창 졸업 논문을 써야 할 이 시점. Deep Learning Specialization Course가 너무 재밌어서 빠져있습니다... 하하... Optional이기에 선택사항이지만, 제대로 베이스를 쌓고자 한 번 시도해봤습니다. 앞으로 많이 사용하게 될 Numpy와 딥러닝을 위한 Python을 충분히 연습할 수 있었던 시간이었습니다. 과제 개요 프로그래밍 과제 연습하기: Python Basics with numpy(optional) 2주 차 과제로 Optional(선택 가능한) 과제이다 통과하려면 70점 이상 받아야 하며 제출 방법이 따로 있는 것 같다 아래와 같은 가이드라인이 있다 Python Basics with Numpy (optional assignment) .. 2020. 11. 4. [Deep-Special] [Lec1] Week2. Logistic Regression as a Neural Network (Last Update-20.11.02.Mon) 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Deep Learning Specialization Course의 첫 번째 강의 'Neural Networks & Deep Learning'의 2주차 과정입니다. 2주차 목표 순전파, 역전파 로지스틱 회귀분석 비용 함수(Cost Function) 경사하강법(gradient descent) Goal Build a logistic regression model structured as a shallow neural network Build the general architecture of a learning algorithm, including parameter initialization, cost function and gradien.. 2020. 11. 2. 이전 1 2 다음
