特征工程：图像特征提取和深度学习
在过去的二十年中，计算机视觉研究已经集中在人工标定上，用于提取良好的图像特征。在一段时间内，图像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围，将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型，自动学习 ...
原文：深度学习实现彩色图像特征提取：线性解码器
在前面的讨论中，用到的激励函数都是sigmoid函数： 以为最终的输出层所有输出的范围是 , ,而我们在自编码学习的动机就是使得输出等于输入，于是所有输入必须调整到 , 范围内，但是问题来了，有些数据集输入范围容易调整，比如Minist，但是PCA白化处理的输入并不满足 , ,所以需要找到一种能够处理非 , 范围内的机制。 为了解决这个问题，我们让输出层的输出和该层输入相等：a z ，这就相等于把 ...
2014-10-26 12:37 0 3128 推荐指数：
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文本深度特征提取 注：本文内容摘自《深度学习算法实践》 为何要研究文本深度特征？ ——因为文本深度特征无论对于文本分类还是文本预测，都是非常重要的。 文本特征的提取说白了就是将自然语言理解的问题转化成机器学习的问题。第一步肯定是找一种合适的方法，把语言表达数学化，即用可量化 ...