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 類: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常見的RBM系列 由RBM可構成的DBM, DBN等 ,autoencoder系列 以及由其擴展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating au ...
2013-11-26 21:05 10 33374 推薦指數:
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 ...
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 ...
,而且第一次的convolution很容易理解,針對一副圖像來的,但是經過一次convolution和pooli ...
Sparse coding: 本節將簡單介紹下sparse coding(稀疏編碼),因為sparse coding也是deep learning中一個重要的分支,同樣能夠提取出數據集很好的特征。本文的內容是參考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding ...
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 ...
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 ...