原文:Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)

Sparse coding: 本节将简单介绍下sparse coding 稀疏编码 ,因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自 ...

2013-04-13 13:39 19 42018 推荐指数:

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Deep learning二十九(Sparse coding练习)

  前言   本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分,具体的网页教程参考:Exercise:Sparse Coding。该实验的主要内容是从2w个自然图像的patches中分别采用sparse coding和拓扑的sparse coding方法 ...

Wed Apr 17 00:41:00 CST 2013 66 18947
Deep learning二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)

  前言:   由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导,这在其它模型中应该也很常见,比如说对一个矩阵内的元素值进行惩罚,使其值不能过大,则可以使用F范数(下面将介绍)约束,查阅了下矩阵范数求导的相关资料,本节就简单介绍下。   首先,网络上有 ...

Sun Apr 14 18:21:00 CST 2013 4 22135
Deep learning二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)

  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 ...

Tue Apr 16 00:26:00 CST 2013 1 9410
Deep learning:四十六(DropConnect简单理解)

  和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。   我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:八(Sparse Autoencoder)

  前言:   这节课来学习下Deep learning领域比较出名的一类算法——sparse autoencoder,即稀疏模式的自动编码。我们知道,deep learning也叫做unsupervised learning,所以这里的sparse autoencoder也应是无监督 ...

Wed Mar 20 06:01:00 CST 2013 13 44142
Deep learning:九(Sparse Autoencoder练习)

  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 ...

Wed Mar 20 18:58:00 CST 2013 103 51508
Salesforce LWC学习(二十六) 简单知识总结篇三

首先本篇感谢长源edward老哥的大力帮助。 背景:我们在前端开发的时候,经常会用到输入框,并且对这个输入框设置 required或者其他的验证,当不满足条件时使用自定义的UI或者使用标准的 i ...

Sat Sep 26 22:38:00 CST 2020 0 732
 
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