最近開始看Deep Learning,隨手記點,方便以后查看。 主要參考資料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程講義:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
之前的筆記,算不上是 Deep Learning, 只是為理解Deep Learning 而需要學習的基礎知識, 從下面開始,我會把我學習UFDL的筆記寫出來 主要是給自己用的,所以其他人不一定看得懂 UFDL鏈接 :http: deeplearning.stanford.edu wiki index.php UFLDL Tutorial 自編碼器 Autoencoders : 概述 自編碼器是只 ...
2013-09-15 10:57 0 5457 推薦指數:
最近開始看Deep Learning,隨手記點,方便以后查看。 主要參考資料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程講義:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
前言 論文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度學習鼻祖hinton於2006年發表於《SCIENCE 》的論文,也是這篇論文揭開了深度學習的序幕。 筆記 摘要:高維數據可以通過一個多層神經網絡把它編碼 ...
自編碼器是一種能夠通過無監督學習,學到輸入數據高效表示的人工神經網絡。輸入數據的這一高效表示稱為編碼(codings),其維度一般遠小於輸入數據,使得自編碼器可用於降維(查看第八章)。更重要的是,自編碼器可作為強大的特征檢測器(feature detectors),應用於深度神經網絡的預訓練(查看 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 自編碼算法與稀疏性 已經討論了神經網絡在有 ...
部分內容來自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 棧式自編碼神經網絡是一個由多層稀疏自編碼器組成的神經網絡,其前一層自編碼器 ...
黃文堅的tensorflow實戰一書中的第四章,講述了tensorflow實現多層感知機。Hiton早年提出過自編碼器的非監督學習算法,書中的代碼給出了一個隱藏層的神經網絡,本人擴展到了多層,改進了代碼。實現多層神經網絡時,把每層封裝成一個NetLayer對象(本質是單向鏈表),然后計算隱藏層輸出 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自編碼器Ⅰ這部分先簡單講述神經網絡的部分,它和稀疏 ...
基於圖嵌入的高斯混合變分自編碼器的深度聚類 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com ...