原文:[UFLDL] ConvNet

二十三 Convolution和Pooling练习 三十八 Stacked CNN简单介绍 三十六 关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑 五十 Deconvolution Network简单理解 五十一 CNN的反向求导及练习 Stacked Convolutional Auto Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加 ...

2017-11-20 18:40 0 1027 推荐指数:

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UFLDL教程练习(exercise)答案(1)

之前看过Andrew NG大神写的UFLDL教程,觉得很不错,不过一直比较懒,没有动手做里面的练习,最近做了一下,感觉很有意思。下面是《稀疏自编码器》和《矢量化编程实现》这两节我自己实现的练习答案,不保证完全正确,不过结果和网站上面给出的基本一致。 稀疏自编 ...

Sun Jun 09 01:26:00 CST 2013 5 11909
UFLDL教程练习(exercise)答案(2)

主成分分析与白化,这部分很简单,当然,其实是用Matlab比较简单,要是自己写SVD分解算法,足够研究好几个月的了。下面是我自己实现的练习答案,不保证完全正确,不过结果和网站上面给出的基本一致。 ...

Thu Jun 20 06:35:00 CST 2013 3 3268
Inflated 3D ConvNet 【I3D】

Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) HMDB-51: 80.9% and UCF-101: 98.0% 在Inception-v1 Kinetics上预训练 ConvNet+LSTM:每一帧都提feature后整视频pooling,或者每一帧提 ...

Tue Sep 11 08:08:00 CST 2018 0 6156
UFLDL学习笔记 ---- 主成分分析与白化

主成分分析(PCA)是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。看过下文大致可以知道,PCA本质是对角化协方差矩阵,目的是让维度之间的相关性最小(降噪),保留下来的维度能量最大(去冗余),PCA在图像 ...

Mon Jun 22 23:45:00 CST 2015 0 2022
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: Spar ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
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
UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的“UFLDL 建立分类用深度网络”基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更“深”的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇“无监督特征学习”只有一层隐藏层。原文深度网络概览 ...

Sun Jul 02 09:53:00 CST 2017 0 4578
 
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