cuda-convnet 原始文件下載地址: https://github.com/dnouri/cu ...
二十三 Convolution和Pooling練習 三十八 Stacked CNN簡單介紹 三十六 關於構建深度卷積SAE網絡的一點困惑 五十 Deconvolution Network簡單理解 五十一 CNN的反向求導及練習 Stacked Convolutional Auto Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一個實驗 作者認為加 ...
2017-11-20 18:40 0 1027 推薦指數:
cuda-convnet 原始文件下載地址: https://github.com/dnouri/cu ...
之前看過Andrew NG大神寫的UFLDL教程,覺得很不錯,不過一直比較懶,沒有動手做里面的練習,最近做了一下,感覺很有意思。下面是《稀疏自編碼器》和《矢量化編程實現》這兩節我自己實現的練習答案,不保證完全正確,不過結果和網站上面給出的基本一致。 稀疏自編 ...
主成分分析與白化,這部分很簡單,當然,其實是用Matlab比較簡單,要是自己寫SVD分解算法,足夠研究好幾個月的了。下面是我自己實現的練習答案,不保證完全正確,不過結果和網站上面給出的基本一致。 ...
Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) HMDB-51: 80.9% and UCF-101: 98.0% 在Inception-v1 Kinetics上預訓練 ConvNet+LSTM:每一幀都提feature后整視頻pooling,或者每一幀提 ...
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 ...
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: Spar ...
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 ...
UFLDL深度學習筆記 (四)用於分類的深度網絡 1. 主要思路 本文要討論的“UFLDL 建立分類用深度網絡”基本原理基於前2節的softmax回歸和 無監督特征學習,區別在於使用更“深”的神經網絡,也即網絡中包含更多的隱藏層,我們知道前一篇“無監督特征學習”只有一層隱藏層。原文深度網絡概覽 ...