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 個，那么就一共有 個特征，所以新的特征向量有 維。特征顯示情況在前面博客中已經給出，我們把這時候的特征稱為 ...
2015-02-03 14:55 3 12297 推薦指數：
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