Deeplearning吴恩达深度学习笔记

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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。