吴恩达深度学习课程第二周编程作业

简介

本资源文件是吴恩达深度学习课程（Course 1 - 神经网络和深度学习）第二周的编程作业。该作业旨在帮助学习者通过实践掌握神经网络的基本概念和实现方法。

内容概述

• 数据集：包含209张64x64像素的训练图像和50张64x64像素的测试图像，图像内容为猫和非猫。
• 目标：构建一个简单的神经网络模型，用于识别图像中是否包含猫。
• 实现步骤：
  1. 数据加载与预处理
  2. 模型定义与初始化
  3. 前向传播与损失计算
  4. 反向传播与参数更新
  5. 模型训练与预测

使用说明

1. 环境要求：
   • Python 3.6.2
   • 必要的Python库：numpy, h5py, matplotlib, lr_utils
2. 文件结构：
   • datasets/：包含训练和测试数据集的文件夹。
   • lr_utils.py：用于加载数据集的辅助函数。
   • main.ipynb：Jupyter Notebook文件，包含完整的代码实现。
3. 运行步骤：
   • 下载并解压资源文件。
   • 打开main.ipynb文件，按照步骤逐步运行代码。
   • 根据提示查看训练结果和预测效果。

参考资料

• 吴恩达深度学习课程视频及相关讲义。
• 参考文章：CSDN博客文章

注意事项

• 请确保在运行代码前已安装所有必要的Python库。
• 代码中包含详细的注释，便于理解每一步的操作。

通过完成本作业，您将能够更好地理解神经网络的工作原理，并为后续课程的学习打下坚实的基础。

下载链接

吴恩达深度学习课程第二周编程作业