前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习。 理论知识见：UFLDL教程。 实验内容：从 张 自然图像中随机选取 个 的图像块 patch ，然后对这些patch进行 的方差保留的PCA计算，最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening，并进行比较。 实验步骤及结果 .加载图像数据，得到 个图像块为原始数据x，它是 的矩阵，随机显示 ...
2015-11-02 15:36 4 1340 推荐指数：
前言 理论知识：UFLDL教程、Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)、Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)、Deep learning：二十九(Sparse coding练习) 实验环境：win7 ...
前言 实验内容：Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders。即：利用线性解码器，从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征，这些特征会被用于下一节的练习 理论知识：线性解码器和http ...
前言 练习内容：Exercise:Softmax Regression。完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别，即：用6万个已标注数据（即：6万张28*28的图像块（patches）），作训练数据集，然后利用其训练softmax分类器，再用1万个已标注数据（即：1万张28*28 ...
前言 理论知识：UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境：win7， matlab2015b，16G内存，2T机械硬盘 实验内容：Exercise:Convolution ...
前言 1.理论知识：UFLDL教程、Deep learning：十六(deep networks) 2.实验环境：win7， matlab2015b，16G内存，2T硬盘 3.实验内容：Exercise: Implement deep networks for digit ...
理论知识：UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步！如果说原始数据的获得，是深度学习中最重要的一步，那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要 ...
1前言 本人写技术博客的目的，其实是感觉好多东西，很长一段时间不动就会忘记了，为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西。 首先，在网上找了一些资料，看见介绍说UFLDL很不错，很适合从基础开始学习，Adrew Ng大牛写得一点都不装B ...
主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法，主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段，通过PCA降维，我们能够有效的降低数据的维度，加快运算速度。而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差，降低相邻像素的相关性。 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低 ...
