深度學習UFLDL老教程筆記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 ...
原文：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沉迷在理論資料的舊數據中。深度學習領域大牛吳恩達 Andrew Ng 老師的UFLDL教程 Unsupervised ...
2017-06-24 12:48 0 3718 推薦指數：
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