Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)
本文是读Ng团队的论文” An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning”后的分析，主要是针对一个隐含层的网络结构进行分析的，分别对比了4种网络结构，k-means, sparse ...
原文：Deep learning：二十一(随机初始化在无监督特征学习中的作用)
这又是Ng团队的一篇有趣的paper。Ng团队在上篇博客文章Deep learning：二十 无监督特征学习中关于单层网络的分析 中给出的结论是：网络中隐含节点的个数，convolution尺寸和移动步伐等参数比网络的层次比网络参数的学习算法本身还要重要，也就是说即使是使用单层的网络，只要隐含层的节点数够大，convolution尺寸和移动步伐较小，用简单的算法 比如kmeans算法 也可取得不 ...
2013-04-03 17:03 0 8435 推荐指数：
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