最近开始看Deep Learning,随手记点,方便以后查看。 主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
在有监督学习中,训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 。下图是一个自编码神经网络的示例。通过训练,我们使输出 接近于输入 。当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据中发现一些有趣的结构。举例来说,假设某个自编码神经网络的输入 ...
2015-01-07 22:27 4 22594 推荐指数:
最近开始看Deep Learning,随手记点,方便以后查看。 主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
之前的笔记,算不上是 Deep Learning, 只是为理解Deep Learning 而需要学习的基础知识, 从下面开始,我会把我学习UFDL的笔记写出来 #主要是给自己用的,所以其他人不一定看得懂# UFDL链接 : http://deeplearning.stanford.edu ...
众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数,均值和方差。这个方法 ...
我们前面已经讲了如何训练稀疏自编码神经网络,当我们训练好这个神经网络后,当有新的样本输入到这个训练好的稀疏自编码器中后,那么隐藏层各单元的激活值组成的向量就可以代表(因为根据稀疏自编码,我们可以用来恢复),也就是说就是在新的特征下的特征值。每一个特征是使某一个取最大值的输入。假设隐藏层单元有200 ...
一、学习单步的RNN:RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input ...
需要搭建一个比较复杂的CNN网络,希望通过预训练来提高CNN的表现。 上网找了一下,关于CAE(Convolutional Auto-Encoders)的文章还真是少,勉强只能找到一篇瑞士的文章、 ...
01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),是组合优化问题中的多起点元启发式算法,在算法的每次迭代中,主要由两个阶段组成:构造(construction)和局部搜索( local search)。 构造(construction ...
参考文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10884493.html PageRank 在TextRank之前我们需要先了解一下PageRank算法。事实上它启发了TextRank!PageRank主要用于对在线搜索结果中的网页进行排序。 PageRank ...