原文:深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記二:使用向量化對MNIST數據集做稀疏自編碼

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:

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深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記一:稀疏自編碼

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深度學習的主要觀點。 UFLDL全文出處在這:http://ufldl ...

Wed May 13 05:37:00 CST 2015 0 10406
深度學習UFLDL教程筆記1 稀疏自編碼器Ⅱ

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 ...

Sat Nov 29 05:06:00 CST 2014 0 3397
深度學習UFLDL教程筆記1 稀疏自編碼器Ⅰ

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 ...

Tue Nov 25 00:52:00 CST 2014 0 2676
UFLDL深度學習筆記 (一)反向傳播與稀疏自編碼

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 ...

Sat Jun 24 20:48:00 CST 2017 0 3718
深度學習】詞的向量化表示

  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 ...

Wed Jan 03 03:51:00 CST 2018 1 2709
 
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