Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)
本文主要是學習下Linear Decoder已經在大圖片中經常采用的技術convolution和pooling，分別參考網頁http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中對應的章節部分 ...
原文：Deep Learning 學習隨記（七）Convolution and Pooling --卷積和池化
圖像大小與參數個數： 前面幾章都是針對小圖像塊處理的，這一章則是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的，小圖像 如 ，MINIST的 可以采用全連接的方式 即輸入層和隱含層直接相連 。但是大圖像，這個將會變得很耗時：比如 的圖像，若采用全連接方式，需要 個輸入單元，然后如果要訓練 個特征，只這一層就需要 個參數 W,b ，訓練時間將是前面的幾百或者上萬倍。所以這里用到了部分聯通網絡。對於 ...
2013-11-09 16:39 0 4430 推薦指數：
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:Convolution and Pooling。也可以參考前面的博客：Deep learning：十七(Linear De ...
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前言 理論知識：UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 實驗環境：win7， matlab2015b，16G內存，2T機械硬盤 實驗內容：Exercise:Convolution ...
Deep Learning 學習隨記（三）Softmax regression
講義中的第四章，講的是Softmax 回歸。softmax回歸是logistic回歸的泛化版，先來回顧下logistic回歸。 logistic回歸： 訓練集為{(x(1),y(1)),...,( ...
Deep Learning學習隨記（一）稀疏自編碼器
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 ...
day-16 CNN卷積神經網絡算法之Max pooling池化操作學習
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Deep Learning 學習隨記（八）CNN（Convolutional neural network）理解
前面Andrew Ng的講義基本看完了。Andrew講的真是通俗易懂，只是不過癮啊，講的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相關東西。 當時看講義時，有一點是不太清楚的，就是講義只講了一次convolution和一次pooling ...
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（6）--其他常見神經網絡：深度學習模型、深度學習的興起（歷史）、卷積神經網絡(CNN)、局部連接、權值共享、卷積操作（convolution）、池化操作（pooling）、隨機失活（dropout）、Lenet-5
四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型 感知機只包括輸入層和輸出層，只能處理線性任務，為了處理非線性任務，在輸入和輸出之間加入了隱層，隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。 為了解決更為復雜的問題，我們需要提升模型的學習能力，這時要增加模型的復雜度，有兩種策略 ...