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 ...
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代价函数对特征变量s导数的公式时,在草稿纸上推导了大半天也没有正确结果。该公式表达式为: 后面继续看UFLDL教程,发现这篇文 ...
2013-04-15 16:26 1 9410 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
最近开始接触deep learning,写一些学习心得,毕竟从0开始,理解浅薄。 关于本文,如果你想弄明白BP算法的原理,可以读,如果你只想使用BP算法,请移步到Andrew Ng的讲义:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php ...
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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 ...
本文简要说一下ASP.NET Core 在Docker中部署以及docker-compose的使用 (ASP.NET Core 系列目录)。 系统环境为CentOS 8 。 一、概述 简单说一下Docker的几个概念: 记得上学的时候流行一种安装操作系统的方式,叫GHOST,大概是 ...
一、介绍视图是一张虚拟表,其内容由查询定义,同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。(视图不是真实存在磁盘上的) 二、视图与表的区别1、表需要占用磁盘空间 ...