Deep learning：二十四(stacked autoencoder練習)
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 ...
原文：Deep learning：三十八(Stacked CNN簡單介紹)
前言： 本節主要是來簡單介紹下stacked CNN 深度卷積網絡 ，起源於本人在構建SAE網絡時的一點困惑：見Deep learning：三十六 關於構建深度卷積SAE網絡的一點困惑 。因為有時候針對大圖片進行recognition時，需要用到無監督學習的方法去pre training 預訓練 stacked CNN的每層網絡，然后用BP算法對整個網絡進行fine tuning 微調 ，並且上 ...
2013-05-05 20:27 53 76039 推薦指數：
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由於最近在看deep learning中的RBMs網絡，而RBMs中本身就有各種公式不好理解，再來幾個Gibbs采樣，就更令人頭疼了。所以還是覺得先看下Gibbs采樣的理論知識。經過調查發現Gibbs是隨機采樣中的一種。所以本節也主要是簡單層次的理解下隨機采用知識。參考的知識是博客隨機 ...
deep learning（rnn、cnn）調參的經驗？
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【Deep Learning】兩層CNN的MATLAB實現
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