Tensorflow實現稀疏自動編碼（SAE）
1.概述 人在獲取圖像時，並不是像計算機逐個像素去讀，一般是掃一眼物體，大致能得到需要的信息，如形狀，顏色，特征。怎么讓機器也有這項能力呢，稀疏編碼來了。 定義： 稀疏自編碼器（Sparse Autoencoder）可以自動從無標注數據中學習特征，可以給出比原始數據更好的特征描述 ...
原文：稀疏自動編碼之反向傳播算法（BP）
假設給定m個訓練樣本的訓練集，用梯度下降法訓練一個神經網絡，對於單個訓練樣本 x,y ，定義該樣本的損失函數： 那么整個訓練集的損失函數定義如下： 第一項是所有樣本的方差的均值。第二項是一個歸一化項 也叫權重衰減項 ，該項是為了減少權連接權重的更新速度，防止過擬合。 我們的目標是最小化關於W和 b 的函數J W,b . 為了訓練神經網絡，把每個參數和初始化為很小的接近於 的隨機值 例如隨機值由正態 ...
2014-10-12 23:34 0 2492 推薦指數：
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