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 ...
最近開始接觸deep learning,寫一些學習心得,畢竟從 開始,理解淺薄。 關於本文,如果你想弄明白BP算法的原理,可以讀,如果你只想使用BP算法,請移步到Andrew Ng的講義:http: ufldl.stanford.edu wiki index.php Backpropagation Algorithm。 從神經網絡最常用的BP算法開始。為了不使問題復雜,我們從一個三層網絡開始,下圖 ...
2013-05-22 20:15 5 2304 推薦指數:
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 ...
申明:本文非筆者原創,原文轉載自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初級(淺層) ...
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、為什么需要深度學習 1.2 簡單的機器學習算法對數據表示的依賴 1.3 深度學習的歷史趨勢 最早的人 ...
sigmoid函數 神經網絡激活函數是sigmoid函數。 定義為: sigmoid函數是一個非線性函數,值域是(0,1)。函數圖像如下圖所示: sigmoid導數: 可以看得出 ...
從self-taught到deep networks: 從前面的關於self-taught learning介 ...
首先為什么會有Deep learning,我們得到一個結論就是Deep learning需要多層來獲得更抽象的特征表達。 1.Deep learning與Neural Network 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦 ...
最近關注了一些Deep Learning在Information Retrieval領域的應用,得益於Deep Model在對文本的表達上展現的優勢(比如RNN和CNN),我相信在IR的領域引入Deep Model也會取得很好的效果。 IR的范圍可能會很廣,比如傳統的Search Engine ...
https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(譯文+Tensorlfow源碼解析) 原創 2017年11月03日 22:14:47 ...