原文: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的形式编写的代码,所以这里我只把我对代码修改的部分发上来供大家参考吧。本文为本人原创,参考了UFLDL的 ...

2015-05-13 16:59 0 4765 推荐指数:

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深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记一:稀疏自编码

UFLDL即(unsupervised feature learning & 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深度学习的主要观点。 UFLDL全文出处在这:http://ufldl ...

Wed May 13 05:37:00 CST 2015 0 10406
深度学习UFLDL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 ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
深度学习UFLDL教程笔记1 稀疏自编码器Ⅰ

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 稀疏自编码器Ⅰ这部分先简单讲述神经网络的部分,它和稀疏 ...

Tue Nov 25 00:52:00 CST 2014 0 2676
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 ...

Sat Jun 24 20:48:00 CST 2017 0 3718
深度学习】词的向量化表示

  在CNN模型中,卷积就是拿**kernel**在图像上到处移动,每移动一次提取一次特征,组成feature map, 这个提取特征的过程,就是卷积。   接下来,我们看看Yoon Kim的pap ...

Wed Jan 03 03:51:00 CST 2018 1 2709
 
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