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 ...
CNN中卷積完后有個步驟叫pooling, 在ICLR 上,作者Zeiler提出了另一種pooling手段 最常見的就是mean pooling和max pooling ,叫stochastic pooling,在他的文章還給出了效果稍差點的probability weighted pooling方法。 stochastic pooling方法非常簡單,只需對feature map中的元素按照其 ...
2013-11-19 19:11 3 25241 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
深度網絡結構是由多個單層網絡疊加而成的,而常見的單層網絡按照編碼解碼情況可以分為下面3類: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常見的RBM系列(由RBM可 ...
內容: 本文主要是參考論文:On optimization methods for deep learning,文章內容主要是筆記SGD(隨機梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共軛梯度法)三種常見優化算法的在deep learning體系中的性能。下面是一些讀完的筆記 ...
懲罰的,而今天要講的CAE其數學表達式同樣非常簡單,如下: 其中的 是隱含層輸出值關 ...