原文:Deep learning:四十二(Denoise Autoencoder简单理解)

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层 即数据的输入层 引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder 简称dAE ,由Bengio在 年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入 ...

2013-08-16 08:02 6 68446 推荐指数:

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Deep learning:四十八(Contractive AutoEncoder简单理解)

  Contractive autoencoderautoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?)。通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为:      这是直接对W的值进行 ...

Thu Nov 21 07:37:00 CST 2013 15 16435
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
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:十九(RBM简单理解)

  这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络,因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成,所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解Deep learning是从06年开始火得,得益于大牛Hinton的文章 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
Deep learning:四十一(Dropout简单理解)

  前言   训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:四十五(maxout简单理解)

  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 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
 
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