数据降维的重要性就不必说了,而用NN(神经网络)来对数据进行大量的降维是从2006开始的,这起源于2006年science上的一篇文章:reducing the dimensionality of data with neural networks,作者就是鼎鼎有名的Hinton,这篇 ...
前言: 本文是针对上篇博文Deep learning:三十四 用NN实现数据的降维 的练习部分,也就是Hition大牛science文章reducing the dimensionality of data with neural networks的code部分,其code下载见:http: www.cs.toronto.edu hinton MatlabForSciencePaper.html ...
2013-04-30 20:03 75 24151 推荐指数:
数据降维的重要性就不必说了,而用NN(神经网络)来对数据进行大量的降维是从2006开始的,这起源于2006年science上的一篇文章:reducing the dimensionality of data with neural networks,作者就是鼎鼎有名的Hinton,这篇 ...
前言: 本次实验主要是练习soft- taught learning的实现。参考的资料为网页:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Self-Taught_Learning。Soft-taught ...
前言: 这节主要是练习下PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的。参考的资料是:Exercise:PCA in 2D。结合前面的博文Deep learning:十(PCA和whitening ...
前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning)设计前的一些数据预处理步骤,关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧)中已有所介绍,无非就是数据的归一化和数据的白化,而数据 ...
前言: 本节来练习下logistic regression相关内容,参考的资料为网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
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/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
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 ...
maxout出现在ICML2013上,作者Goodfellow将maxout和dropout结合后,号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都取得了start-of-art的识别率。 从论文中可以看出,maxout其实一种激发 ...