DeepLearning.ai深度学习课程笔记
  • Introduction
  • 第一门课 神经网络和深度学习(Neural-Networks-and-Deep-Learning)
    • 第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)
      • 1.1 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Neural Networks)
      • 1.2 为什么神经网络会流行？(Why is Deep Learning taking off?)
    • 第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
      • 2.1 二分类(Binary Classification)
      • 2.2 逻辑回归(Logistic Regression)
      • 2.3 逻辑回归的代价函数（Logistic Regression Cost Function）
      • 2.4 逻辑回归的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent）
      • 2.5 梯度下降的例子(Gradient Descent on m Examples)
      • 2.6 向量化 logistic 回归的梯度输出（Vectorizing Logistic Regression’s Gradient Output）
      • 2.7 （选修）logistic 损失函数的解释（Explanation of logistic regression cost function ）
      • Logistic Regression with a Neural Network mindset 代码
      • lr_utils.py
    • 第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)
      • 3.1 神经网络概述（Neural Network Overview）
      • 3.2 神经网络的表示（Neural Network Representation ）
      • 3.3 计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network's output ）
      • 3.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples ）
      • 3.5 激活函数（Activation functions）
      • 3.6 为什么需要（ 非线性激活函数？（why need a nonlinear activation function?）
      • 3.7 激活函数的导数（Derivatives of activation functions ）
      • 3.8 神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
      • 3.9 （选修）直观理解反向传播（Backpropagation intuition ）
      • 3.10 随机初始化（Random+Initialization）
      • Planar data classification with one hidden layer
      • planar_utils.py
      • testCases.py
    • 第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)
      • 4.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network）
      • 4.2 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）
      • 4.3 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network ）
      • 4.4 为什么使用深层表示？（Why deep representations?）
      • 4.5 搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
      • 4.6 参数 VS 超参数（Parameters vs Hyperparameters）
      • Building your Deep Neural Network Step by Step
      • dnn_utils.py
      • testCases.py
      • Deep Neural Network Application
      • dnn_app_utils.py
  • 第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
    • 第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
      • 第一周：深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)
        • 1.1 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）
        • 1.2 偏差，方差（Bias /Variance）
        • 1.3 机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
        • 1.4 正则化（Regularization）
        • 1.5 为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
        • 1.6 dropout 正则化（Dropout Regularization）
        • 1.7 理解 dropout（Understanding Dropout）
        • 1.8 其他正则化方法（Other regularization methods）
        • 1.9 归一化输入（Normalizing inputs）
        • 1.10 梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
        • 1.11 神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep Networks）
        • 1.12 梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
        • 1.13 梯度检验（Gradient checking）
        • 1.14 梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
        • Initialization
        • Gradient Checking
        • Regularization
        • reg_utils.py
        • testCases.py
      • 第二周：优化算法 (Optimization algorithms)
        • 2.1 Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
        • 2.2 理解 mini-batch 梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
        • 2.3 指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
        • 2.4 理解指数加权平均数（Understanding exponentially weighted averages ）
        • 2.5 指 数 加 权 平 均 的 偏 差 修 正 （ Bias correction in exponentially weighted averages ）
        • 2.6 动量梯度下降法（Gradient descent with Momentum ）
        • 2.7 RMSprop( root mean square prop)
        • 2.8 Adam 优化算法(Adam optimization algorithm)
        • 2.9 学习率衰减(Learning rate decay)
        • 2.10 局部最优的问题(The problem of local optima)
        • Optimization
        • opt_utils.py
        • testCases.py
      • 第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 （Hyperparameter tuning）
        • 3.1 调试处理（Tuning process）
        • 3.2 为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters）
        • 3.3 超参数训练的实践： Pandas VS Caviar（Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar）
        • 3.4 归一化网络的激活函数（ Normalizing activations in a network）
        • 3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络（Fitting Batch Norm into a neural network）
        • 3.6 Batch Norm 为什么奏效？（Why does Batch Norm work?）
        • 3.7 测试时的 Batch Norm（Batch Norm at test time）
        • 3.8 Softmax 回归（Softmax regression）
        • 3.9 训练一个 Softmax 分类器（Training a Softmax classifier）
        • tensorflow tutorial
        • improv_utils.py
        • tf_utils.py
  • 第三门课 结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）
    • 第三门课 结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）
      • 第一周 机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））
        • 1.1 为什么是 ML 策略？（Why ML Strategy?）
        • 1.2 正交化（Orthogonalization）
        • 1.3 单一数字评估指标（Single number evaluation metric）
        • 1.4 满足和优化指标（Satisficing and optimizing metrics）
        • 1.5 训练/开发/测试集划分（Train/dev/test distributions）
        • 1.6 开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets）
        • 1.7 什么时候该改变开发/测试集和指标？（When to change dev/test sets and metrics）
        • 1.8 为什么是人的表现？（ Why human-level performance?）
        • 1.9 可避免偏差（Avoidable bias）
        • 1.10 理解人的表现（Understanding human-level performance）
        • 1.11 超过人的表现（Surpassing human- level performance）
        • 1.12 改善你的模型的表现（Improving your model performance）
      • 第二周：机器学习策略（2）(ML Strategy (2))
        • 2.1 进行误差分析（Carrying out error analysis）
        • 2.2 清楚标注错误的数据（Cleaning up Incorrectly labeled data）
        • 2.3 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代（Build your first system quickly, then iterate）
        • 2.4 在不同的划分上进行训练并测试（Training and testing on different distributions）
        • 2.5 不匹配数据划分的偏差和方差（Bias and Variance with mismatched data distributions）
        • 2.6 定位数据不匹配（Addressing data mismatch）
        • 2.7 迁移学习（Transfer learning）
        • 2.8 多任务学习（Multi-task learning）
        • 2.9 什么是端到端的深度学习？（What is end-to-end deep learning?）
        • 2.10 是否要使用端到端的深度学习？（Whether to use end-to-end learning?）
  • 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
    • 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
      • 第一周 卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）
        • 1.1 计算机视觉（Computer vision）
        • 1.2 边缘检测示例（Edge detection example）
        • 1.3 更多边缘检测内容（More edge detection）
        • 1.4 Padding
        • 1.5 卷积步长（Strided convolutions）
        • 1.6 三维卷积（Convolutions over volumes）
        • 1.7 单层卷积网络（One layer of a convolutional network）
        • 1.8 简单卷积网络示例（A simple convolution network example）
        • 1.9 池化层（Pooling layers）
        • 1.10 卷积神经网络示例（Convolutional neural network example）
        • 1.11 为什么使用卷积？（Why convolutions?）
        • Convolution model Step by Step
        • Convolutional Neural Networks: Application
        • cnn_utils
      • 第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
        • 2.1 经典网络（Classic networks）
        • 2.2 残差网络（Residual Networks (ResNets)）
        • 2.3 残差网络为什么有用？（Why ResNets work?）
        • 2.4 网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions）
        • 2.5 谷歌 Inception 网络简介（Inception network motivation）
        • 2.6 Inception 网络（Inception network）
        • 2.7 迁移学习（Transfer Learning）
        • 2.8 数据扩充（Data augmentation）
        • 2.9 计算机视觉现状（The state of computer vision）
        • Residual Networks
        • Keras tutorial - the Happy House
        • kt_utils.py
      • 第三周 目标检测（Object detection）
        • 3.1 目标定位（Object localization）
        • 3.2 特征点检测（Landmark detection）
        • 3.3 目标检测（Object detection）
        • 3.4 卷积的滑动窗口实现（Convolutional implementation of sliding windows）
        • 3.5 Bounding Box预测（Bounding box predictions）
        • 3.6 交并比（Intersection over union）
        • 3.7 非极大值抑制（Non-max suppression）
        • 3.8 Anchor Boxes
        • 3.9 YOLO 算法（Putting it together: YOLO algorithm）
        • 3.10 候选区域（选修）（Region proposals (Optional)）
        • Autonomous driving application - Car detection
        • yolo_utils.py
      • 第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer）
        • 4.1 什么是人脸识别？（What is face recognition?）
        • 4.2 One-Shot学习（One-shot learning）
        • 4.3 Siamese 网络（Siamese network）
        • 4.4 Triplet 损失（Triplet 损失）
        • 4.5 面部验证与二分类（Face verification and binary classification）
        • 4.6 什么是深度卷积网络？（What are deep ConvNets learning?）
        • 4.7 代价函数（Cost function）
        • 4.8 内容代价函数（Content cost function）
        • 4.9 风格代价函数（Style cost function）
        • 4.10 一维到三维推广（1D and 3D generalizations of models）
        • Art Generation with Neural Style Transfer
        • nst_utils.py
        • Face Recognition for the Happy House
        • fr_utils.py
        • inception_blocks.py
  • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
    • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
      • 第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）
        • 1.1 为什么选择序列模型？（Why Sequence Models?）
        • 1.2 数学符号（Notation）
        • 1.3 循环神经网络模型（Recurrent Neural Network Model）
        • 1.4 通过时间的反向传播（Backpropagation through time）
        • 1.5 不同类型的循环神经网络（Different types of RNNs）
        • 1.6 语言模型和序列生成（Language model and sequence generation）
        • 1.7 对新序列采样（Sampling novel sequences）
        • 1.8 循环神经网络的梯度消失（Vanishing gradients with RNNs）
        • 1.9 GRU单元（Gated Recurrent Unit（GRU））
        • 1.10 长短期记忆（LSTM（long short term memory）unit）
        • 1.11 双向循环神经网络（Bidirectional RNN）
        • 1.12 深层循环神经网络（Deep RNNs）
        • Building your Recurrent Neural Network
        • rnn_utils.py
        • Dinosaurus Island -- Character level language model final
        • utils.py
        • shakespeare_utils.py
        • Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network
      • 第二周 自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）
        • 2.1 词汇表征（Word Representation）
        • 2.2 使用词嵌入（Using Word Embeddings）
        • 2.3 词嵌入的特性（Properties of Word Embeddings）
        • 2.4 嵌入矩阵（Embedding Matrix）
        • 2.5 学习词嵌入（Learning Word Embeddings）
        • 2.6 Word2Vec
        • 2.7 负采样（Negative Sampling）
        • 2.8 GloVe 词向量（GloVe Word Vectors）
        • 2.9 情感分类（Sentiment Classification）
        • 2.10 词嵌入除偏（Debiasing Word Embeddings）
        • Operations on word vectors
        • w2v_utils.py
        • Emojify
        • emo_utils.py
      • 第三周 序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism）
        • 3.1 基础模型（Basic Models）
        • 3.2 选择最可能的句子（Picking the most likely sentence）
        • 3.3 集束搜索（Beam Search）
        • 3.4 改进集束搜索（Refinements to Beam Search）
        • 3.5 集束搜索的误差分析（Error analysis in beam search）
        • 3.6 Bleu 得分（选修）（Bleu Score (optional)）
        • 3.7 注意力模型直观理解（Attention Model Intuition）
        • 3.8注意力模型（Attention Model）
        • 3.9语音识别（Speech recognition）
        • 3.10触发字检测（Trigger Word Detection）
        • Neural machine translation with attention
        • nmt_utils.py
        • Trigger word detection
        • td_utils.py
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  1. 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
  2. 第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
  3. 第一周 卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）

1.11 为什么使用卷积？（Why convolutions?）

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和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接

如果这是一张1000×1000的图片，权重矩阵会变得非常大。而卷积层的参数数量：每个过滤器都是5×5，一个过滤器有25个参数，再加上偏差参数，那么每个过滤器就有26个参数，一共有6个过滤器，所以参数共计156个，参数数量很少

卷积网络映射这么少参数有两个原因：

  • 参数共享：一个特征检测器（例如垂直边缘检测）对图片某块区域有用，同时也可能作用在图片其它区域。

特征检测如垂直边缘检测如果适用于图片的某个区域，那么它也可能适用于图片的其他区域。如果用一个3×3的过滤器检测垂直边缘，那么图片的左上角区域，以及旁边的各个区域（左边矩阵中蓝色方框标记的部分）都可以使用这个3×3的过滤器。每个特征检测器以及输出都可以在输入图片的不同区域中使用同样的参数，以便提取垂直边缘或其它特征。它不仅适用于边缘特征这样的低阶特征，同样适用于高阶特征，例如提取脸上的眼睛，猫或者其他特征对象。即使减少参数个数，这9个参数同样能计算出16个输出。直观感觉是，一个特征检测器，如垂直边缘检测器用于检测图片左上角区域的特征，这个特征很可能也适用于图片的右下角区域。因此在计算图片左上角和右下角区域时，不需要添加其它特征检测器

  • 连接的稀疏性：因为滤波器算子尺寸限制，每一层的每个输出只与输入部分区域内有关

右边输出单元（元素0）仅与36个输入特征中9个相连接。其它像素值都不会对输出产生任何影响，输出（右边矩阵中红色标记的元素 30）仅仅依赖于这9个特征（左边矩阵红色方框标记的区域），只有这9个输入特征与输出相连接，其它像素对输出没有任何影响

神经网络可以通过这两种机制减少参数，以便用更小的训练集来训练它，从而预防过拟合。CNN比较擅长捕捉区域位置偏移，也就是说CNN进行物体检测时，不太受物体所处图片位置的影响，增加检测的准确性和系统的健壮性。通过观察可以发现，向右移动两个像素，图片中的猫依然清晰可见，因为神经网络的卷积结构使得即使移动几个像素，这张图片依然具有非常相似的特征，应该属于同样的输出标记

最后，把这些层整合起来，比如要构建一个猫咪检测器，xxx表示一张图片，y^\hat{y}y^​是二进制标记或某个重要标记。选定一个卷积神经网络，输入图片，增加卷积层和池化层，然后添加全连接层，并随机初始化参数www和bbb，最后输出一个softmax，即y^\hat{y}y^​，代价函数JJJ等于神经网络对整个训练集的预测的损失总和再除以mmm（即CostJ=1m∑i=1mL(y^(i),y(i))\text{Cost} J = \frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m}{L(\hat{y}^{(i)},y^{(i)})}CostJ=m1​∑i=1m​L(y^​(i),y(i))）。所以训练神经网络，要做的就是使用梯度下降法，或其它算法，例如Momentum梯度下降法，含RMSProp或其它因子的梯度下降来优化神经网络中所有参数，以减少代价函数JJJ的值