coursera吴恩达deep-learning-ai 课程2第3周程序(html)

《吴恩达深度学习课程2第3周：深入理解神经网络》 吴恩达教授的Coursera深度学习课程是全球范围内最受欢迎的在线学习资源之一，尤其对于那些想要掌握人工智能核心技术的人而言。在这个课程的第二部分第三周，我们将会深入探讨神经网络的精髓，为后续的深度学习实践打下坚实的基础。 在这一周的学习中，我们主要关注以下几个核心知识点： 1. **神经网络基础**：我们会复习神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的权重和偏置。理解神经元的工作原理，以及如何通过激活函数如sigmoid、ReLU等引入非线性。 2. **反向传播算法**：反向传播是训练神经网络的关键步骤，它用于计算损失函数相对于权重的梯度，从而更新网络参数。理解反向传播的数学原理，以及如何通过链式法则来高效地计算这些梯度。 3. **多层感知机（MLP）**：多层感知机是具有多个隐藏层的神经网络，它可以学习更复杂的特征表示。我们将学习如何构建和训练一个完整的MLP模型，并理解其在解决分类和回归问题中的应用。 4. **梯度消失与梯度爆炸**：这两个问题是深度学习中常见的挑战，影响网络的训练。我们会讨论这些问题的原因，并学习如何通过初始化策略、批量归一化和残差网络等技术来缓解它们。 5. **优化算法**：除了基本的随机梯度下降（SGD），我们还将接触其他优化器，如动量法、Nesterov动量法、Adagrad、RMSprop和Adam。理解这些优化算法的差异和适用场景对于提升模型训练效率至关重要。 6. **过拟合与正则化**：过拟合是机器学习中的常见问题，导致模型在测试集上表现不佳。我们将学习正则化技术，包括L1和L2正则化，以及dropout，以防止模型过于复杂并提高泛化能力。 7. **交叉验证**：为了评估模型的性能，我们将学习如何使用交叉验证来更准确地估计模型的泛化误差，以及如何选择合适的折数进行K折交叉验证。 8. **损失函数**：理解不同类型的损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵损失等，以及它们在不同任务中的应用。 9. **超参数调优**：超参数是影响模型性能的重要因素，如学习率、批次大小等。我们将探讨如何通过网格搜索、随机搜索等方法进行有效的超参数调优。 在这个“Assignment3”中，你将有机会实际操作这些理论知识，通过编程实现和训练神经网络，解决实际问题。这不仅巩固了理论理解，也提升了你的动手能力。通过这个课程，你将能够构建自己的深度学习模型，并具备解决实际问题的能力。无论你是初学者还是有一定经验的学习者，这个课程都将为你带来宝贵的收获。