UFLDL深度學習筆記 （三）無監督特征學習
UFLDL深度學習筆記 （三）無監督特征學習 1. 主題思路 “UFLDL 無監督特征學習”本節全稱為自我學習與無監督特征學習，和前一節softmax回歸很類似，所以本篇筆記會比較簡化，主題思路和步驟如下： 把有標簽數據分為兩份，先對一份原始數據做無監督的稀疏自編碼訓練，獲得輸入層 ...
原文：深度學習-無監督
原：http: www.cnblogs.com DjangoBlog p .html 綜述 如果已經有一個足夠強大的機器學習算法，為了獲得更好的性能，最靠譜的方法之一是給這個算法以更多的數據。機器學習界甚至有個說法： 有時候勝出者並非有最好的算法，而是有更多的數據。 人們總是可以嘗試獲取更多的已標注數據，但是這樣做成本往往很高。例如研究人員已經花了相當的精力在使用類似 AMT Amazon Me ...
2018-06-14 20:47 0 1495 推薦指數：
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