【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习的基础理论、实践技巧以及多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。 课程的目标是让学生掌握深度学习的核心概念，通过实际项目将所学知识应用于解决现实问题，如医疗诊断、自动驾驶和自然语言处理等前沿领域。课程语言是Python，使用的开发框架是Google的TensorFlow，由吴恩达本人亲自授课，两位助教来自斯坦福大学计算机科学系。完成课程后，学生将获得Coursera颁发的深度学习专业证书。 笔记由黄海广博士组织翻译和整理，旨在弥补Coursera官方字幕的不足，方便学员学习。团队不断更新和完善笔记内容，以促进人工智能在国内的普及，且确保不损害原课程和吴恩达的商业利益。 课程强调了深度学习的重要性，将其比喻为现代的电力革命，认为AI将在各行各业发挥关键作用。吴恩达希望通过这些课程，培养全球范围内的AI人才，共同利用深度学习解决全球性的挑战，提升人类生活质量。 课程内容包括但不限于： 1. 深度学习基础：介绍深度学习的基本原理，如何构建神经网络。 2. 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理的网络结构。 3. 递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。 4. 实践项目：包括医疗影像分析、自动驾驶技术、音乐生成等。 5. 深度学习工具和技巧：如优化算法Adam、Dropout正则化、BatchNorm以及权重初始化策略等。 此外，课程还邀请了行业内的深度学习专家分享见解，提供与行业实践相结合的视角，帮助学生将理论知识转化为实际能力。通过这门课程，学生不仅能掌握深度学习的理论知识，还能获得在实际工作中应用深度学习技术的实践经验。

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在介绍Adam之前首先介绍一下momentum和RMSprop优化算法。 一、momentum 1、指数加权平均数 指数加权平均数不仅考虑了当前数值也涵盖了以前的数据对现在的影响。 解释指数加权平均值名称的由来： 指数加权平均值的应用： 使用这种方法进行数据的估计可能不是最精确的，但是这种方法计算简单，节省内存。 指数加权平均数因为设置的第0个值为0，所以对于前几个数都会出现严重的偏差，所以引入了偏差修正。 2.指数加权平均数的偏差修正 3.momentum算法 此算法是梯度下降算法的一种改进，在神经网络的反向传播过程中，不再只依赖当前参数的下降梯度进行参数的更新，也依赖以前几轮的参数和参数

本文档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)视频做的笔记，专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解）， 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备

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本人黄海广博士，以前写过吴恩达老师的机器学习个人笔记。有朋友报名了课程，下载 了这次课程的视频给大家分享。Coursera 的字幕不全，同学们在学习上感觉非常不方便，因 此我找志同道合的朋友翻译和整理字幕，中英文字幕来自于由我和曹骁威同学组织爱好者翻 译，希望对大家有所帮助。

文档是黄海广博士针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)视频做的笔记，v5.44，746页。最后修改：2018-04-30。