前言: 这节主要是练习下PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的。参考的资料是:Exercise:PCA in 2D。结合前面的博文Deep learning:十(PCA和whitening ...
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 index.php UFLDL Tutorial 。实验数据是从自然图像中随机选取 个 的patch,然后对这些patch进 ...
2013-03-22 14:04 5 18962 推荐指数:
前言: 这节主要是练习下PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的。参考的资料是:Exercise:PCA in 2D。结合前面的博文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 ...
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 ...
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 ...
前言: 本节是练习Linear decoder的应用,关于Linear decoder的相关知识介绍请参考:Deep learning:十七(Linear Decoders,Convolution和Pooling),实验步骤参考Exercise: Implement deep ...
前言: 本节来练习下logistic regression相关内容,参考的资料为网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
前言 本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse ...