原文:Deep learning:四十二(Denoise Autoencoder簡單理解)

前言: 當采用無監督的方法分層預訓練深度網絡的權值時,為了學習到較魯棒的特征,可以在網絡的可視層 即數據的輸入層 引入隨機噪聲,這種方法稱為Denoise Autoencoder 簡稱dAE ,由Bengio在 年提出,見其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE時,可以用被破壞的輸入 ...

2013-08-16 08:02 6 68446 推薦指數:

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Deep learning:四十八(Contractive AutoEncoder簡單理解)

  Contractive autoencoderautoencoder的一個變種,其實就是在autoencoder上加入了一個規則項,它簡稱CAE(對應中文翻譯為?)。通常情況下,對權值進行懲罰后的autoencoder數學表達形式為:      這是直接對W的值進行 ...

Thu Nov 21 07:37:00 CST 2013 15 16435
Deep learning:八(Sparse Autoencoder)

  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 ...

Wed Mar 20 06:01:00 CST 2013 13 44142
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 ...

Wed Mar 20 18:58:00 CST 2013 103 51508
Deep learning:四十六(DropConnect簡單理解)

  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 ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:十九(RBM簡單理解)

  這篇博客主要用來簡單介紹下RBM網絡,因為deep learning中的一個重要網絡結構DBN就可以由RBM網絡疊加而成,所以對RBM的理解有利於我們對DBN算法以及deep learning算法的進一步理解Deep learning是從06年開始火得,得益於大牛Hinton的文章 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
Deep learning:四十一(Dropout簡單理解)

  前言   訓練神經網絡模型時,如果訓練樣本較少,為了防止模型過擬合,Dropout可以作為一種trikc供選擇。Dropout是hintion最近2年提出的,源於其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
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 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
 
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