前言: 這節課來學習下Deep learning領域比較出名的一類算法——sparse autoencoder,即稀疏模式的自動編碼。我們知道,deep learning也叫做unsupervised learning,所以這里的sparse autoencoder也應是無監督 ...
前言: 現在來進入sparse autoencoder的一個實例練習,參考Ng的網頁教程:Exercise:Sparse Autoencoder。這個例子所要實現的內容大概如下:從給定的很多張自然圖片中截取出大小為 的小patches圖片共 張,現在需要用sparse autoencoder的方法訓練出一個隱含層網絡所學習到的特征。該網絡共有 層,輸入層是 個節點,隱含層是 個節點,輸出層當然也 ...
2013-03-20 10:58 103 51508 推薦指數:
前言: 這節課來學習下Deep learning領域比較出名的一類算法——sparse autoencoder,即稀疏模式的自動編碼。我們知道,deep learning也叫做unsupervised learning,所以這里的sparse autoencoder也應是無監督 ...
1前言 本人寫技術博客的目的,其實是感覺好多東西,很長一段時間不動就會忘記了,為了加深學習記憶以及方便以后可能忘記后能很快回憶起自己曾經學過的東西。 首先,在網上找了 ...
前言: 本次是練習2個隱含層的網絡的訓練方法,每個網絡層都是用的sparse autoencoder思想,利用兩個隱含層的網絡來提取出輸入數據的特征。本次實驗驗要完成的任務是對MINST進行手寫數字識別,實驗內容及步驟參考網頁教程Exercise: Implement deep ...
前言 本節主要是練習下斯坦福DL網絡教程UFLDL關於Sparse coding那一部分,具體的網頁教程參考:Exercise:Sparse Coding。該實驗的主要內容是從2w個自然圖像的patches中分別采用sparse coding和拓撲的sparse coding方法 ...
前言: 本節來練習下logistic regression相關內容,參考的資料為網頁:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
前言 本文是多元線性回歸的練習,這里練習的是最簡單的二元線性回歸,參考斯坦福大學的教學網http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...
前言: 當采用無監督的方法分層預訓練深度網絡的權值時,為了學習到較魯棒的特征,可以在網絡的可視層(即數據的輸入層)引入隨機噪聲,這種方法稱為Denoise Autoencoder(簡稱dAE),由Bengio在08年提出,見其文章Extracting and composing ...
Contractive autoencoder是autoencoder的一個變種,其實就是在autoencoder上加入了一個規則項,它簡稱CAE(對應中文翻譯為?)。通常情況下,對權值進行懲罰后的autoencoder數學表達形式為: 這是直接對W的值進行 ...