原文:稀疏編碼學習筆記整理(一)

最近新入手稀疏編碼,在這里記錄我對稀疏編碼的理解 根據學習進度不斷更新中 一,稀疏編碼的概述 稀疏編碼的概念來自於神經生物學。生物學家提出,哺乳類動物在長期的進化中,生成了能夠快速,准確,低代價地表示自然圖像的視覺神經方面的能力。我們直觀地可以想象,我們的眼睛每看到的一副畫面都是上億像素的,而每一副圖像我們都只用很少的代價重建與存儲。我們把它叫做稀疏編碼,即Sparse Coding. 年,Dav ...

2014-08-26 11:29 2 14683 推薦指數:

查看詳情

稀疏編碼學習筆記(二)L2范數

機器學習里面一個非常重要的問題:過擬合。至於過擬合是什么,上面也解釋了,就是模型訓練時候的誤差很小,但 ...

Wed Aug 27 19:40:00 CST 2014 0 4434
稀疏編碼之字典學習

稀疏信號的一個最重要的部分就是字典A。那么選擇A?怎么樣選擇才是合理? 一、字典的選擇和學習 如何選擇合適的字典,一種基本的方法是選擇預定義的字典,如無抽樣小波、可操縱小波、輪廓博、曲波,等等。近期很多學者提出來主要針對圖像的字典,特別是類似於“卡通”的圖像內容,假設分段平滑並具有平滑邊界 ...

Fri Aug 29 20:44:00 CST 2014 0 10521
稀疏編碼和字典學習

這個問題一直想解決,看了很久都沒有想通, Deep Learning(深度學習學習筆記整理系列之(五) 寫的通俗易懂,作為CSDN的博客專家,以后經常拜讀他的文章。 Sparse Coding稀疏編碼 如果我們把輸出必須和輸入相等的限制放松,同時利用線性代數中基的概念,即O ...

Sun Feb 19 02:17:00 CST 2017 0 1347
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏編碼器Ⅰ

稀疏編碼器的學習結構: 稀疏編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏編碼器Ⅰ這部分先簡單講述神經網絡的部分,它和稀疏 ...

Tue Nov 25 00:52:00 CST 2014 0 2676
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏編碼器Ⅱ

稀疏編碼器的學習結構: 稀疏編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 自編碼算法與稀疏性 已經討論了神經網絡在有 ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
UFLDL深度學習筆記 (一)反向傳播與稀疏編碼

UFLDL深度學習筆記 (一)基本知識與稀疏編碼 前言   近來正在系統研究一下深度學習,作為新入門者,為了更好地理解、交流,准備把學習過程總結記錄下來。最開始的規划是先學習理論推導;然后學習一兩種開源框架;第三是進階調優、加速技巧。越往后越要帶着工作中的實際問題去做,而不能是空中樓閣式 ...

Sat Jun 24 20:48:00 CST 2017 0 3718
深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記一:稀疏編碼

UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning)。這是斯坦福網站上的一篇經典教程。顧名思義,你將在這篇這篇文章中學習到無監督特征學習和深度學習的主要觀點。 UFLDL全文出處在這:http://ufldl.stanford.edu ...

Wed May 13 05:37:00 CST 2015 0 10406
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM