机器学习里面一个非常重要的问题:过拟合。至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但 ...
最近新入手稀疏编码,在这里记录我对稀疏编码的理解 根据学习进度不断更新中 一,稀疏编码的概述 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出,哺乳类动物在长期的进化中,生成了能够快速,准确,低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象,我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的,而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码,即Sparse Coding. 年,Dav ...
2014-08-26 11:29 2 14683 推荐指数:
机器学习里面一个非常重要的问题:过拟合。至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但 ...
稀疏信号的一个最重要的部分就是字典A。那么选择A?怎么样选择才是合理? 一、字典的选择和学习 如何选择合适的字典,一种基本的方法是选择预定义的字典,如无抽样小波、可操纵小波、轮廓博、曲波,等等。近期很多学者提出来主要针对图像的字典,特别是类似于“卡通”的图像内容,假设分段平滑并具有平滑边界 ...
这个问题一直想解决,看了很久都没有想通, Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五) 写的通俗易懂,作为CSDN的博客专家,以后经常拜读他的文章。 Sparse Coding稀疏编码 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松,同时利用线性代数中基的概念,即O ...
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 ...
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 ...
UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码 前言 近来正在系统研究一下深度学习,作为新入门者,为了更好地理解、交流,准备把学习过程总结记录下来。最开始的规划是先学习理论推导;然后学习一两种开源框架;第三是进阶调优、加速技巧。越往后越要带着工作中的实际问题去做,而不能是空中楼阁式 ...
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 ...
本笔记主要记录学习《深度学习》的总结体会。如有理解不到位的地方,欢迎大家指出,我会努力改正。 在学习《深度学习》时,我主要是通过Andrew Ng教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供 ...