原文:Deep learning:五十(Deconvolution Network簡單理解)

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:

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Deep learning:四十五(maxout簡單理解)

  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 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
Deep learning:四十六(DropConnect簡單理解)

  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 ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:十九(RBM簡單理解)

  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 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
Deep learning:四十一(Dropout簡單理解)

  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 ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:二十六(Sparse coding簡單理解)

  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 ...

Sat Apr 13 21:39:00 CST 2013 19 42018
Deep learning:四十二(Denoise Autoencoder簡單理解)

  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 ...

Fri Aug 16 16:02:00 CST 2013 6 68446
 
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