UFLDL學習筆記 ---- 主成分分析與白化
主成分分析（PCA）是用來提升無監督特征學習速度的數據降維算法。看過下文大致可以知道，PCA本質是對角化協方差矩陣，目的是讓維度之間的相關性最小（降噪），保留下來的維度能量最大（去冗余），PCA在圖像數據的降維上很實用，因為圖像數據相鄰元素的相關性是很高的。 為了方便解釋，我們以二維數據降一維 ...
原文：深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記三：主成分分析PCA與白化whitening
主成分分析與白化是在做深度學習訓練時最常見的兩種預處理的方法，主成分分析是一種我們用的很多的降維的一種手段，通過PCA降維，我們能夠有效的降低數據的維度，加快運算速度。而白化就是為了使得每個特征能有同樣的方差，降低相鄰像素的相關性。 主成分分析PCA PCA算法可以將輸入向量轉換為一個維數低很多的近似向量。我們在這里首先用 D的數據進行試驗，其數據集可以在UFLDL網站的相應頁面http: ufl ...
2015-05-21 18:48 0 2310 推薦指數：
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