UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning)。這是斯坦福網站上的一篇經典教程。顧名思義,你將在這篇這篇文章中學習到無監督特征學習和深度學習的主要觀點。 UFLDL全文出處在這:http://ufldl ...
今天來做UFLDL的第二個實驗,向量化。我們都知道,在matlab里面基本上如果使用for循環,程序是會慢的一逼的 可以說基本就運行不下去 所以在這呢,我們需要對程序進行向量化的處理,所謂向量化就是將matlab里面所有的for循環用矩陣運算的方法實現,在這里呢,因為之前的實驗我已經是按照向量化的形式編寫的代碼,所以這里我只把我對代碼修改的部分發上來供大家參考吧。本文為本人原創,參考了UFLDL的 ...
2015-05-13 16:59 0 4765 推薦指數:
UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning)。這是斯坦福網站上的一篇經典教程。顧名思義,你將在這篇這篇文章中學習到無監督特征學習和深度學習的主要觀點。 UFLDL全文出處在這:http://ufldl ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 自編碼算法與稀疏性 已經討論了神經網絡在有 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自編碼器Ⅰ這部分先簡單講述神經網絡的部分,它和稀疏 ...
UFLDL深度學習筆記 (一)基本知識與稀疏自編碼 前言 近來正在系統研究一下深度學習,作為新入門者,為了更好地理解、交流,准備把學習過程總結記錄下來。最開始的規划是先學習理論推導;然后學習一兩種開源框架;第三是進階調優、加速技巧。越往后越要帶着工作中的實際問題去做,而不能是空中樓閣式 ...
很多的近似向量。我們在這里首先用2D的數據進行試驗,其數據集可以在UFLDL網站的相應頁面http:// ...
1.VAE和GAN 變分自編碼器(VAE,variatinal autoencoder) 生成式對抗網絡(GAN,generative adversarial network) 兩者不僅適用於圖像,還可以探索聲音、音樂甚至文本的潛在空間; VAE非常適合用於學習具有 ...
and Technology database)是網上著名的公開數據庫之一,是一個入門級的計算機視覺數據集,它包含龐大的手寫數字 ...
在CNN模型中,卷積就是拿**kernel**在圖像上到處移動,每移動一次提取一次特征,組成feature map, 這個提取特征的過程,就是卷積。 接下來,我們看看Yoon Kim的pap ...