参考资料： 算法部分： standfor, ufldl : http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 一文弄懂BP：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 代码部分： ...
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2018-12-06 20:18:55
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最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总 ...
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2018-09-28 15:21:25
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最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总 ...
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2018-03-08 10:38:07
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Deep Learning（深度学习）： ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二 Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞py ...
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2018-03-02 14:49:20
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对自编码器的理解： 对于给定的原始输入x，让网络自动找到一种编码方式（特征提取，原始数据的另一种表达），使其解码后的输出x'尽可能复现原始输入x。 知乎参考：https://www.zhihu.com/question/41490383 UFLDL : http://deeplearning.sta ...
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2017-11-07 20:48:12
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SoftMax回归 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 我们的训练集由 个已标记的样本构成： ，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量 的维度为 ，其中 对应截距项 。） 由于 logistic ...
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2017-09-22 17:41:30
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本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling，分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中对应的章节部分。 Linear Decoders: ...
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2017-09-21 11:23:24
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throwing away too much information http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/Pooling/ ...
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2017-09-19 15:12:02
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http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/ExerciseSupervisedNeuralNetwork/ http:/ ...
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2017-08-29 23:48:40
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1：softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布，通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数，将其称为softmax回归。教程中已经给了cost及gradient的求法。须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候，採用的是贝叶斯学派的思想，须要加上 ...
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2017-07-21 13:26:33
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