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 ...
Sparse coding: 本節將簡單介紹下sparse coding 稀疏編碼 ,因為sparse coding也是deep learning中一個重要的分支,同樣能夠提取出數據集很好的特征。本文的內容是參考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,對應的中文教程見稀疏編碼,稀疏編碼自 ...
2013-04-13 13:39 19 42018 推薦指數:
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: 由於在sparse coding模型中求系統代價函數偏導數時需要用到矩陣的范數求導,這在其它模型中應該也很常見,比如說對一個矩陣內的元素值進行懲罰,使其值不能過大,則可以使用F范數(下面將介紹)約束,查閱了下矩陣范數求導的相關資料,本節就簡單介紹下。 首先,網絡上有 ...
前言: 關於Sparse coding目標函數的優化會涉及到矩陣求數問題,因為里面有好多矩陣范數的導數,加上自己對矩陣運算不熟悉,推導前面博文Deep learning:二十六(Sparse coding簡單理解)中關於拓撲(非拓撲的要簡單很多)Sparse coding代價函數 ...
和maxout(maxout簡單理解)一樣,DropConnect也是在ICML2013上發表的,同樣也是為了提高Deep Network的泛化能力的,兩者都號稱是對Dropout(Dropout簡單理解)的改進。 我們知道,Dropout是在訓練過程中以一定概率1-p ...
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8*8的小patches圖片共10000張,現在需要用sparse ...
首先本篇感謝長源edward老哥的大力幫助。 背景:我們在前端開發的時候,經常會用到輸入框,並且對這個輸入框設置 required或者其他的驗證,當不滿足條件時使用自定義的UI或者使用標准的 i ...
從self-taught到deep networks: 從前面的關於self-taught learning介 ...