Deep Learning學習隨記（一）稀疏自編碼器
最近開始看Deep Learning，隨手記點，方便以后查看。 主要參考資料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程講義：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
原文：deep learning 自編碼算法詳細理解與代碼實現（超詳細）
在有監督學習中，訓練樣本是有類別標簽的。現在假設我們只有一個沒有帶類別標簽的訓練樣本集合 ，其中 。自編碼神經網絡是一種無監督學習算法，它使用了反向傳播算法，並讓目標值等於輸入值，比如 。下圖是一個自編碼神經網絡的示例。通過訓練，我們使輸出 接近於輸入 。當我們為自編碼神經網絡加入某些限制，比如限定隱藏神經元的數量，我們就可以從輸入數據中發現一些有趣的結構。舉例來說，假設某個自編碼神經網絡的輸入 ...
2015-01-07 22:27 4 22594 推薦指數：
相關推薦
Deep Learning 學習筆記（8）：自編碼器( Autoencoders )
之前的筆記，算不上是 Deep Learning， 只是為理解Deep Learning 而需要學習的基礎知識， 從下面開始，我會把我學習UFDL的筆記寫出來 #主要是給自己用的，所以其他人不一定看得懂# UFDL鏈接 ： http://deeplearning.stanford.edu ...
超詳細的EM算法理解
眾所周知，極大似然估計是一種應用很廣泛的參數估計方法。例如我手頭有一些東北人的身高的數據，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用極大化似然函數的方法可以估計出高斯分布的兩個參數，均值和方差。這個方法 ...
【deep learning精華部分】稀疏自編碼提取高階特征、多層微調完全解釋及代碼逐行詳解
我們前面已經講了如何訓練稀疏自編碼神經網絡，當我們訓練好這個神經網絡后，當有新的樣本輸入到這個訓練好的稀疏自編碼器中后，那么隱藏層各單元的激活值組成的向量就可以代表（因為根據稀疏自編碼，我們可以用來恢復），也就是說就是在新的特征下的特征值。每一個特征是使某一個取最大值的輸入。假設隱藏層單元有200 ...
超詳細的RNN代碼實現(tensorflow)
一、學習單步的RNN：RNNCell 如果要學習TensorFlow中的RNN，第一站應該就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中實現RNN的基本單元，每個RNNCell都有一個call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input ...
Deep Learning 閱讀筆記：Convolutional Auto-Encoders 卷積神經網絡的自編碼表達
需要搭建一個比較復雜的CNN網絡，希望通過預訓練來提高CNN的表現。 上網找了一下，關於CAE（Convolutional Auto-Encoders）的文章還真是少，勉強只能找到一篇瑞士的文章、 ...
【優化算法】Greedy Randomized Adaptive Search算法 超詳細解析，附代碼實現TSP問題求解
01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search，貪婪隨機自適應搜索（GRAS），是組合優化問題中的多起點元啟發式算法，在算法的每次迭代中，主要由兩個階段組成：構造（construction）和局部搜索（ local search）。 構造（construction ...
TextRank算法詳細講解與代碼實現（完整）
參考文章：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10884493.html PageRank 在TextRank之前我們需要先了解一下PageRank算法。事實上它啟發了TextRank！PageRank主要用於對在線搜索結果中的網頁進行排序。 PageRank ...