【文章推薦】Deep learning：十五(Self-Taught Learning練習)

原文：Deep learning：十五(Self-Taught Learning練習)

前言：本次實驗主要是練習soft taught learning的實現。參考的資料為網頁：http: deeplearning.stanford.edu wiki index.php Exercise:Self Taught Learning。Soft taught leaning是用的無監督學習來學習到特征提取的參數，然后用有監督學習來訓練分類器。這里分別是用的sparse autoenco ...

2013-03-24 17:57 55 20034 推薦指數：

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[CVPR2017] Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization 論文筆記

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Jie_Deep_Self-Taught_Learning_CVPR_2017_paper.pdf Deep Self-Taught Learning for Weakly ...

Deep learning：三十五(用NN實現數據降維練習)

　　前言：　　本文是針對上篇博文Deep learning：三十四(用NN實現數據的降維)的練習部分，也就是Hition大牛science文章reducing the dimensionality of data with neural networks的code部分，其code下載 ...

Deep learning：九(Sparse Autoencoder練習)

　　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8*8的小patches圖片共10000張，現在需要用sparse ...

Deep learning：四(logistic regression練習)

　　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 ...

Deep learning：二(linear regression練習)

　　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 ...

Deep learning：四十五(maxout簡單理解)

　　maxout出現在ICML2013上，作者Goodfellow將maxout和dropout結合后，號稱在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN這4個數據上都 ...

Deep learning：三(Multivariance Linear Regression練習)

/ex3/ex3.html.其實在上一篇博文Deep learning：二(linear regres ...

Deep learning：五(regularized線性回歸練習)

　　前言：　　本節主要是練習regularization項的使用原則。因為在機器學習的一些模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少的話，這樣訓練出來的模型很容易產生過擬合現象。因此在模型的損失函數中，需要對模型的參數進行“懲罰”，這樣的話這些參數就不會太大，而越小的參數說明模型越簡單 ...

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