Tensorflow实现稀疏自动编码（SAE）
1.概述 人在获取图像时，并不是像计算机逐个像素去读，一般是扫一眼物体，大致能得到需要的信息，如形状，颜色，特征。怎么让机器也有这项能力呢，稀疏编码来了。 定义： 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）可以自动从无标注数据中学习特征，可以给出比原始数据更好的特征描述 ...
原文：稀疏自动编码之反向传播算法（BP）
假设给定m个训练样本的训练集，用梯度下降法训练一个神经网络，对于单个训练样本 x,y ，定义该样本的损失函数： 那么整个训练集的损失函数定义如下： 第一项是所有样本的方差的均值。第二项是一个归一化项 也叫权重衰减项 ，该项是为了减少权连接权重的更新速度，防止过拟合。 我们的目标是最小化关于W和 b 的函数J W,b . 为了训练神经网络，把每个参数和初始化为很小的接近于 的随机值 例如随机值由正态 ...
2014-10-12 23:34 0 2492 推荐指数：
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稀疏自动编码之自动编码器和稀疏性
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【机器学习】反向传播算法 BP
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稀疏自动编码之神经网络
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稀疏自动编码器 （Sparse Autoencoder）
摘要: 一个新的系列，来自于斯坦福德深度学习在线课程：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了该教程第一部分的内容，主要包括人工神经网络入门、反向传递算法、梯度检验与高级优化 和 自编码算法与稀疏性 ...