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 ...
最近开始接触deep learning,写一些学习心得,毕竟从 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 Backpropagation Algorithm。 从神经网络最常用的BP算法开始。为了不使问题复杂,我们从一个三层网络开始,下图 ...
2013-05-22 20:15 5 2304 推荐指数:
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 ...
申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级(浅层) ...
《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 ...
sigmoid函数 神经网络激活函数是sigmoid函数。 定义为: sigmoid函数是一个非线性函数,值域是(0,1)。函数图像如下图所示: sigmoid导数: 可以看得出 ...
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 ...
最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用,得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势(比如RNN和CNN),我相信在IR的领域引入Deep Model也会取得很好的效果。 IR的范围可能会很广,比如传统的Search Engine ...
https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 ...