Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?)。通常情况下,对 ...
由于最近在看deep learning中的RBMs网络,而RBMs中本身就有各种公式不好理解,再来几个Gibbs采样,就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想和常用采样方法 sampling ,该博文是网上找到的解释得最通俗的。其实学校各种带数学公式的知识 ...
2013-03-26 15:39 0 34002 推荐指数:
Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?)。通常情况下,对 ...
前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)。因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法 ...
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、为什么需要深度学习 1.2 简单的机器学习算法对数据表示的依赖 1.3 深度学习的历史趋势 最早的人 ...
Sampling Matters in Deep Embedding Learning ...
前言: 关于Sparse coding目标函数的优化会涉及到矩阵求数问题,因为里面有好多矩阵范数的导数,加上自己对矩阵运算不熟悉,推导前面博文Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)中关于拓扑(非拓扑的要简单很多)Sparse coding代价函数 ...
从self-taught到deep networks: 从前面的关于self-taught learning介 ...
首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑 ...
深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found ...