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 ...
. AutoEncoder AutoEncoder是一種特殊的三層神經網絡, 其輸出等於輸入: y i x i , 如下圖所示: 亦即AutoEncoder想學到的函數為 f W,b approx x , 來使得輸出 hat x 比較接近x. 乍看上去學到的這種函數很平凡, 沒啥用處, 實際上, 如果我們限制一下AutoEncoder的隱藏單元的個數小於輸入特征的個數, 便可以學到數據的很多有趣 ...
2013-10-01 23:42 0 3581 推薦指數:
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 ...
Sparse是內核代碼靜態分析工具, 能夠幫助我們找出代碼中的隱患. 主要內容: Sparse 介紹 Sparse 使用方法 Sparse 在編譯內核中的使用 補充 1. Sparse 介紹 Sparse 誕生於 2004 年, 是由linux之父開發 ...
摘要: 一個新的系列,來自於斯坦福德深度學習在線課程:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了該教程第一 ...
轉自:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3575039.html Sparse是內核代碼靜態分析工具, 能夠幫助我們找出代碼中的隱患. 主要內容: Sparse 介紹 Sparse 使用方法 Sparse 在編譯內核中的使用 補充 ...
1. 傳統的Auto-Encoders 傳統的自動編碼機是一個神經網絡,它包含一個編碼層和一個解碼層。編碼層將一個點X作為輸入,將他轉換成一個低維的特征 embedding Z。 ...
本筆記主要記錄學習《深度學習》的總結體會。如有理解不到位的地方,歡迎大家指出,我會努力改正。 在學習《深度學習》時,我主要是通過Andrew Ng教授在http://deeplearning ...
1前言 本人寫技術博客的目的,其實是感覺好多東西,很長一段時間不動就會忘記了,為了加深學習記憶以及方便以后可能忘記后能很快回憶起自己曾經學過的東西。 首先,在網上找了 ...