深度學習之無監督訓練
最近看了一下深度學習的表征學習，總結並記錄與一下學習筆記。 1.在標簽數據集中做的監督學習容易導致過擬合，半監督學習由於可以從無標簽數據集中學習，可以有一定概率化解這種情況。 2.深度學習所使用的算法不能太復雜，否則會加大計算復雜度和工作量。 3.逐層貪婪的無監督預訓練有這幾個特點 ...
原文：深度學習系列二（DNN的有監督訓練-BP算法）
DNN的有監督訓練 BP算法 這里以 K 類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題 如回歸問題 基本是一樣的。給定訓練樣本為： mathbf x , mathbf y ，其中 mathbf x 為樣本的特征， mathbf y 為類別標簽，其形式為： mathbf y , cdots, , cdots, T 。 設特征 mathbf x 通過DNN前向傳播后的輸出為： mathbf z ...
2015-01-08 09:05 0 2731 推薦指數：
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