[PYTHON] Deep Learning Specialization (Coursera) Selbststudienprotokoll (C1W4)

Einführung

Dies ist der Inhalt von Kurs 1, Woche 4 (C1W4) von Deep Learning Specialization.

(C1W4L01) Deep L-layer Neural Network

Inhalt

(C1W4L02) Forward Propagation in a Deep Network

Inhalt

z^{[l]} = W^{[l]} a^{[l-1]} + b^{[l]} \\
a^{[l]} = g^{[l]}\left(z^{[l]}\right)

--Vektorisiert

Z^{[l]} = W^{[l]} A^{[l-1]} + b^{[l]} \\
A^{[l]} = g^{[l]}\left(Z^{[l]}\right)

(C1W4L03) Getting your matrix dimensions right

Inhalt

(C1W4L04) Why deep representation?

Inhalt

(C1W4L05) Building Blocks of a Deep Neural Network

Inhalt

(C1W4L06) Forward and backward propagation

Inhalt

Z^{[l]} = W^{[l]} A^{[l-1]} + b^{[l]} \\
A^{[l]} = g^{[l]}\left(Z^{[l]}\right)
dZ^{[l]} = dA^{[l]} \ast g^{[l]\prime}\left(Z^{[l]}\right) \\
dW^{[l]} = \frac{1}{m}dZ^{[l]}A^{[l-1]T} \\
db^{[l]} = \frac{1}{m}\textrm{np.sum}\left(dZ^{[l]}\textrm{, axis=1, keepdims=True}\right) \\
dA^{[l-1]} = W^{[l]T}dZ^{[l]}

(C1W4L07) Parameters vs Hyperparameters

Inhalt

(C1W4L08) What does this have to do with the brain

Inhalt

Referenz

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