deeplearning课程学习报告(1)

因为是第一次写，先将本周及本周之前完成的工作汇报一下。

首先完成了Convolutional Neural Networks课程的视频和练习题的学习，在试图完成编程习题时看到了这句话

。。。。。。好吧于是按照课程顺序开始从头学起。在慕课网上学习了一门简单的python入门视频课程，然后完成了neural networks&deep learning课程视频和练习题的学习，以及编程作业的前两周的内容。

关于neural networks&deep learning编程题week1,2的内容，由于内容较多，感谢保罗.盲老哥提供的资源整合链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/35333489 作业内容本地也有备份，内容较多且要点都有说明我这里就不复制粘贴了

但是就本次neural networks&deep learning编程题week1,2的部分，有一些错误或者注意点需要说明如下：

1. 关于随机数种子

题目中多次看到出现如numpy.random.seed()方法的使用，目的是在于“生成相同的随机数，已获得和给出的样例预期结果一样的运行结果”。是什么意思呢？

测试运行如下：

首先这是将随机数种子设置为0后的10个随机数输出

如果再循环内部设置随机数种子则会输出同一个数，即0号种子的第一个数

结合上两张图可以发现，随机数种子类似一个单次执行的命令，即从命令执行开始固定后面即将生成的随机数

下方的cell输出的随机数仍然与随机数0号种子6-10位随机数相同，可见命令从设置开始一直有效，可跨区域代码。

随机数生成也可自动分配到对应的矩阵内部，按行排列

2.关于组内所发作业中的一些错误

week2的花朵无法正常绘制，会报错如下：

感谢同学室友保罗.盲老哥的帮助，发现要将上面的代码改动如下：

改为

对应的改动也需要在中完成

值得注意的是，如果是用的jupyter notebook做的，在练习的页面一定记得点一下kernel下面的那个刷新图标，也就是重启内核，还记得把上面的导包命令重新执行一下，不然还是会报这个错误。。。。。。

X为（2,400）坐标矩阵，Y为（1,400）颜色行向量，那么为何不匹配？

可能是由于python版本问题导致原来代码会出错？？？

后来在类似的应用中想起来试了一下发现原因：

处理之前的Y是矩阵，而需要的参数是行向量？如此一来说得通了，所以改为np.squeeze(Y)也可以成功运行，即删除单维条目。

还有一个错误。错误的图不截了（不然还得改回去重新导包。。。）描述如下：

这个方法里出现了迭代异常的情况，报错信息似乎是说cost计算出了问题？log函数内参数异常？奇怪的是之前的函数运行都没有问题，获得了预期的结果。后来我在git上重新下载了一个版本的，发现在中进行了以下的改动：

。。。。而原来的是。y是sigmoid（z）的输出。。。按照原来的初始化训练集方法会出现负值y。。。。难怪报错了。

git上这个版本可能要新一点？多了个version2？检查之后除了上面的改动还有一处改动在这里：

而原来b全部初始化为0，但根据结果来看两次运行结果完全一样，也就是说b初始化是否为0不会有太大的影响？version2在这里的体现不太明白，目前来看结果似乎是这样，暂时放在这里吧。

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