深度学习UFLDL老教程笔记1 稀疏自编码器Ⅱ
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 ...
原文：深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记一：稀疏自编码器
UFLDL即 unsupervised feature learning amp 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 wiki index.php UFLDL E E A B，本文为本人原创，参考了UFLDL的教程，是我自己个 ...
2015-05-12 21:37 0 10406 推荐指数：
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深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记二：使用向量化对MNIST数据集做稀疏自编码
今天来做UFLDL的第二个实验，向量化。我们都知道，在matlab里面基本上如果使用for循环，程序是会慢的一逼的（可以说基本就运行不下去）所以在这呢，我们需要对程序进行向量化的处理，所谓向量化就是将matlab里面所有的for循环用矩阵运算的方法实现，在这里呢，因为之前的实验我已经是按照向量化 ...
UFLDL深度学习笔记 （一）反向传播与稀疏自编码
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 ...
《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）
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深度学习笔记（五） 栈式自编码器
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深度学习之自编码器 示例
最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码，运行以下，还比较好用，分享如下。由于代码出处无处可考，故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图： ...