Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)
本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling，分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中对应的章节部分 ...
原文：Deep Learning 学习随记（七）Convolution and Pooling --卷积和池化
图像大小与参数个数： 前面几章都是针对小图像块处理的，这一章则是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像 如 ，MINIST的 可以采用全连接的方式 即输入层和隐含层直接相连 。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如 的图像，若采用全连接方式，需要 个输入单元，然后如果要训练 个特征，只这一层就需要 个参数 W,b ，训练时间将是前面的几百或者上万倍。所以这里用到了部分联通网络。对于 ...
2013-11-09 16:39 0 4430 推荐指数：
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:Convolution and Pooling。也可以参考前面的博客：Deep learning：十七(Linear De ...
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前言 理论知识：UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境：win7， matlab2015b，16G内存，2T机械硬盘 实验内容：Exercise:Convolution ...
Deep Learning 学习随记（三）Softmax regression
讲义中的第四章，讲的是Softmax 回归。softmax回归是logistic回归的泛化版，先来回顾下logistic回归。 logistic回归： 训练集为{(x(1),y(1)),...,( ...
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前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相关东西。 当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling ...
《机器学习(周志华)》笔记--神经网络（6）--其他常见神经网络：深度学习模型、深度学习的兴起（历史）、卷积神经网络(CNN)、局部连接、权值共享、卷积操作（convolution）、池化操作（pooling）、随机失活（dropout）、Lenet-5
四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...