Contractive autoencoder是autoencoder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 ...
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:
Contractive autoencoder是autoencoder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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, ...
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 ...