原文:Deep learning:五十(Deconvolution Network简单理解)

深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面 类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列 由RBM可构成的DBM, DBN等 ,autoencoder系列 以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating au ...

2013-11-26 21:05 10 33374 推荐指数:

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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
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:二十六(Sparse coding简单理解)

  Sparse coding:   本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding ...

Sat Apr 13 21:39:00 CST 2013 19 42018
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 ...

Fri Aug 16 16:02:00 CST 2013 6 68446
 
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