Deep Learning 学习笔记（8）：自编码器( Autoencoders )
/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自编码器（ Autoencoder ...
原文：Deep Learning学习随记（一）稀疏自编码器
最近开始看Deep Learning，随手记点，方便以后查看。 主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义：http: deeplearning.stanford.edu wiki index.php UFLDL Tutorial。这个讲义已经有人翻译了 赞一个 ，可以参见邓侃的新浪博客http: blog.sina.com.cn s blo ...
2013-10-10 16:44 3 10046 推荐指数：
相关推荐
深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅱ
稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ： 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ： 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 自编码算法与稀疏性 已经讨论了神经网络在有 ...
深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅰ
稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ： 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ： 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自编码器Ⅰ这部分先简单讲述神经网络的部分，它和稀疏 ...
自编码器AutoEncoder，降噪自编码器DAE，稀疏自编码器SAE，变分自编码器VAE 简介
AutoEncoder作为NN里的一类模型，采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，并且在学术界和工业界都大放异彩。本文主要介绍AutoEncoder系列模型框架的演进，旨在梳理AutoEncoder的基本原理。首先上图，然后再对他们进行逐一 ...
深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记一：稀疏自编码器
UFLDL即（unsupervised feature learning & deep learning）。这是斯坦福网站上的一篇经典教程。顾名思义，你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点。 UFLDL全文出处在这：http://ufldl.stanford.edu ...
《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）
的UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning ...
深度学习之自编码器 示例
最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码，运行以下，还比较好用，分享如下。由于代码出处无处可考，故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图： ...
自编码器
引言 前面三篇文章介绍了变分推断（variational inference），这篇文章将要介绍变分自编码器，但是在介绍变分自编码器前，我们先来了解一下传统的自编码器。 自编码器 自编码器（autoencoder）属于无监督学习模型（unsupervised learning ...