原文:深度學習淺層理解(四)-- 稀疏編碼

借鑒前人的文章鏈接 http: blog.csdn.net zouxy article details http: www.gene seq.com bbs thread .html http: ibillxia.github.io blog convex optimization overview UFLDL教程 http: ufldl.stanford.edu wiki index.php E ...

2016-07-13 11:10 0 6174 推薦指數:

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深度學習淺層理解(一)

來源和參考,參見以下鏈接等相關網站: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 http://blog.csdn.net/zouxy ...

Tue Jul 12 18:32:00 CST 2016 0 2619
Dropout淺層理解與實現

原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50413257 作者:hjimce 一、相關工作 本來今天是要搞《Maxout Net ...

Thu Jul 26 19:07:00 CST 2018 0 3655
深度學習池化層理解

一、池化層的作用: 1、抑制噪聲,降低信息冗余度 2、提升模型的尺度不變性和旋轉不變性 3、降低模型計算量 4、防止過擬合 二、池化算法的操作方式 1、平均池化:保留背景信息,突出背景信息 2、最大 ...

Tue Sep 14 23:57:00 CST 2021 0 145
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏編碼器Ⅰ

稀疏編碼器的學習結構: 稀疏編碼器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
深度學習UFLDL老教程筆記1 稀疏編碼器Ⅱ

稀疏編碼器的學習結構: 稀疏編碼器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
UFLDL深度學習筆記 (一)反向傳播與稀疏編碼

UFLDL深度學習筆記 (一)基本知識與稀疏編碼 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
 
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