Deep learning：二十(無監督特征學習中關於單層網絡的分析)
本文是讀Ng團隊的論文” An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning”后的分析，主要是針對一個隱含層的網絡結構進行分析的，分別對比了4種網絡結構，k-means, sparse ...
原文：Deep learning：二十一(隨機初始化在無監督特征學習中的作用)
這又是Ng團隊的一篇有趣的paper。Ng團隊在上篇博客文章Deep learning：二十 無監督特征學習中關於單層網絡的分析 中給出的結論是：網絡中隱含節點的個數，convolution尺寸和移動步伐等參數比網絡的層次比網絡參數的學習算法本身還要重要，也就是說即使是使用單層的網絡，只要隱含層的節點數夠大，convolution尺寸和移動步伐較小，用簡單的算法 比如kmeans算法 也可取得不 ...
2013-04-03 17:03 0 8435 推薦指數：
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