/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自編碼器( Autoencoder ...
前言 論文 Reducing the Dimensionality ofData with Neural Networks 是深度學習鼻祖hinton於 年發表於 SCIENCE 的論文,也是這篇論文揭開了深度學習的序幕。 筆記 摘要:高維數據可以通過一個多層神經網絡把它編碼成一個低維數據,從而重建這個高維數據,其中這個神經網絡的中間層神經元數是較少的,可把這個神經網絡叫做自動編碼網絡或自編碼器 ...
2015-12-28 19:37 2 12795 推薦指數:
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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 ...
別看本文沒有幾頁紙,本着把經典的文多讀幾遍的想法,把它彩印出來看,沒想到效果很好,比在屏幕上看着舒服。若用藍色的筆圈出重點,這篇文章中幾乎要全藍。字字珠璣。 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks G.E. ...
Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 這篇文章其實是 Coursera 上吳恩達老師的深度學習專業課程的第一門課程的課程筆記。 參考了其他人的筆記繼續歸納的。 邏輯回歸 (Logistic Regression) 邏輯回歸的定義 神經網絡 ...
I. 背景介紹 1. 學習曲線(Learning Curve) 我們都知道在手工調試模型的參數的時候,我們並不會每次都等到模型迭代完后再修改超參數,而是待模型訓練了一定的epoch次數后,通過觀察學習曲線(learning curve, lc) 來判斷是否有必要繼續訓練下去。那什么是學習曲線 ...
引言 前面三篇文章介紹了變分推斷(variational inference),這篇文章將要介紹變分自編碼器,但是在介紹變分自編碼器前,我們先來了解一下傳統的自編碼器。 自編碼器 自編碼器(autoencoder)屬於無監督學習模型(unsupervised learning ...
深度自編碼器(Deep Autoencoder)MATLAB解讀 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇文章主要講解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing ...
神經網絡就是一種特殊的自編碼器,區別在於自編碼器的輸出和輸入是相同的,是一個自監督的過程,通過訓練自編碼器,得到每一層中的權重參數,自然地我們就得到了輸入x的不同的表示(每一層代表一種)這些就是特征,自動編碼器就是一種盡可能復現原數據的神經網絡。 “自編碼”是一種數據 ...