Deep Learning学习随记（一）稀疏自编码器
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 ...
原文：【deep learning精华部分】稀疏自编码提取高阶特征、多层微调完全解释及代码逐行详解
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 个，那么就一共有 个特征，所以新的特征向量有 维。特征显示情况在前面博客中已经给出，我们把这时候的特征称为 ...
2015-02-03 14:55 3 12297 推荐指数：
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