Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)
前言: 现在来用PCA，PCA Whitening对自然图像进行处理。这些理论知识参考前面的博文：Deep learning：十(PCA和whitening)。而本次试验的数据，步骤，要求等参考网页：http://deeplearning.stanford.edu/wiki ...
原文：Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)
前言： 这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在 D数据上的使用， D的数据集是 个数据点，每个数据点是 维的。参考的资料是：Exercise:PCA in D。结合前面的博文Deep learning：十 PCA和whitening 理论知识，来进一步理解PCA和Whitening的作用。 matlab某些函数： scatter: scatter X, ...
2013-03-21 16:07 8 14905 推荐指数：
相关推荐
Deep learning：十(PCA和whitening)
PCA： PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。 PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中 ...
Deep learning：三十一(数据预处理练习)
前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning)设计前的一些数据预处理步骤，关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)中已有所介绍，无非就是数据的归一化和数据的白化，而数据 ...
PCA和白化练习之处理二维数据
在很多情况下，我们要处理的数据的维度很高，需要提取主要的特征进行分析这就是PCA（主成分分析），白化是为了减少各个特征之间的冗余，因为在许多自然数据中，各个特征之间往往存在着一种关联，为了减少特征之间的关联，需要用到所谓的白化（whitening）. 首先下载数据pcaData.rar，下面要对 ...
Deep Learning 学习笔记（9）：主成分分析( PCA )与 白化( whitening )
我！就！是！个！废！柴！……哼…… 前言： PCA与白化， 就是对输入数据进行预处理， 前 ...
Deep Learning 5_深度学习UFLDL教程：PCA and Whitening_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）
前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习。 理论知识见：UFLDL教程。 实验内容：从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块（patch），然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算，最后 ...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积 ...
数据预处理：PCA，SVD，whitening，normalization
数据预处理是为了让算法有更好的表现，whitening、PCA、SVD都是预处理的方式： whitening的目标是让特征向量中的特征之间不相关，PCA的目标是降低特征向量的维度，SVD的目标是提高稀疏矩阵运算的运算速度。 whitening whiten的目的是解除 ...