:Convolution and Pooling。也可以参考前面的博客:Deep learning:十七(Linear De ...
本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling,分别参考网页http: deeplearning.stanford.edu wiki index.php UFLDL Tutorial中对应的章节部分。 Linear Decoders: 以三层的稀疏编码神经网络而言,在sparse autoencoder中的输出层满足下面的公式: 从 ...
2013-03-25 14:44 4 22531 推荐指数:
:Convolution and Pooling。也可以参考前面的博客:Deep learning:十七(Linear De ...
图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直 ...
CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上,作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling),叫stochastic pooling,在他的文章还给出了效果稍差点的probability ...
前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution ...
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/Doc ...
/ex3/ex3.html.其实在上一篇博文Deep learning:二(linear regres ...
内容: 本文主要是参考论文:On optimization methods for deep learning,文章内容主要是笔记SGD(随机梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共轭梯度法)三种常见优化算法的在deep learning体系中的性能。下面是一些读完的笔记 ...
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 ...