吴恩达 gradient

满足以下几点：首先，梯度检查是一个计算成本较高的过程。由于这个原因，在训练过程中我们并不会在每次迭代时都运行梯度检查，而是只在少数几次迭代中检查梯度是否正确。其次，梯度检查与dropout不兼容。通常我们会在没有dropout的情况下运行梯度检查算法，以确保反向传播是正确的，然后再添加dropout。

另外，可以使用梯度检查来验证反向传播算法的正确性。通过近似计算梯度并将其与反向传播得到的梯度进行比较，可以验证它们是否接近。具体地，你可以计算差异值difference=‖grad−gradapprox‖2∥grad∥2∥gradapprox∥2，其中grad是反向传播得到的梯度，gradapprox是通过近似计算得到的梯度。如果差异值很小，那么说明反向传播算法的实现是正确的。

请注意，提供的引用内容中已经将梯度字典转换为了向量grad，并提供了gradients_to_vector()函数来完成这个转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

jupyter notebook 吴恩达

吴恩达在他的机器学习课程中使用Jupyter Notebook作为教学工具。Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，可以在其中编写和运行代码、展示数据分析结果、编写文档等。它支持多种编程语言，包括Python。通过Jupyter Notebook，吴恩达可以在课程中演示和解释机器学习算法的实现过程。

如果你想了解更多关于Jupyter Notebook和吴恩达机器学习课程的内容，你可以参考以下资源：
1. 【2022吴恩达机器学习课程实验翻译笔记】 Python 和 Jupyter Notebook 简介：这篇文章介绍了Jupyter Notebook的基本概念和使用方法，以及吴恩达在课程中使用Jupyter Notebook的方式。你可以通过阅读这篇文章来了解Jupyter Notebook在吴恩达机器学习课程中的应用。
2. 吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：这个资源包含了吴恩达机器学习课程中的一些作业代码，使用Jupyter Notebook编写。你可以通过阅读和运行这些代码来学习吴恩达教授的机器学习算法实现过程。
3. 吴恩达机器学习课程：如果你对吴恩达的机器学习课程感兴趣，你可以访问吴恩达在Coursera上的机器学习课程。这个课程是非常受欢迎的机器学习入门课程，涵盖了从基础概念到实际应用的内容。

希望以上信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

吴恩达Transformers

吴恩达（Andrew Ng）是一位著名的计算机科学家和人工智能专家。他是斯坦福大学计算机科学系的教授，也是Coursera在线学习平台的联合创始人之一。吴恩达在机器学习和深度学习领域有着广泛的研究和贡献。

关于Transformers，它是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。Transformers模型的出现在很大程度上改变了NLP的发展方向，并在多项NLP任务上取得了卓越的成效，如机器翻译、文本生成和问答系统等。

其中，最有名的Transformer模型之一是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它在NLP任务中取得了巨大的突破，并成为当前NLP领域的基准模型之一。BERT利用Transformer模型来对文本进行编码和解码，通过学习上下文信息来提高对文本的理解和处理能力。

总之，吴恩达对于机器学习和深度学习的贡献以及Transformers模型的应用都对人工智能领域产生了深远的影响。