特征工程：圖像特征提取和深度學習
在過去的二十年中，計算機視覺研究已經集中在人工標定上，用於提取良好的圖像特征。在一段時間內，圖像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是標准步驟。深度學習研究的最新發展已經擴展了傳統機器學習模型的范圍，將自動特征提取作為基礎層。他們本質上取代手動定義的特征圖像提取器與手動定義的模型，自動學習 ...
原文：深度學習實現彩色圖像特征提取：線性解碼器
在前面的討論中，用到的激勵函數都是sigmoid函數： 以為最終的輸出層所有輸出的范圍是 , ,而我們在自編碼學習的動機就是使得輸出等於輸入，於是所有輸入必須調整到 , 范圍內，但是問題來了，有些數據集輸入范圍容易調整，比如Minist，但是PCA白化處理的輸入並不滿足 , ,所以需要找到一種能夠處理非 , 范圍內的機制。 為了解決這個問題，我們讓輸出層的輸出和該層輸入相等：a z ，這就相等於把 ...
2014-10-26 12:37 0 3128 推薦指數：
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