http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Feature_extraction_using_convolution http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/卷积特征提取 ...
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2017-01-10 21:37:31
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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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2016-12-12 22:46:52
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主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵: 按照通常约束,x为特征变量,上边表示样本数目,下标表示特征数目。这里样本数为m。 ...
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2016-11-24 19:11:25
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几个有助于加深对反向传播算法直观理解的网页,包括普通前向神经网络,卷积神经网络以及利用BP对一般性函数求导(UFLDL) A Visual Explanation of the Back Propagation Algorithm for Neural Networks By Sebastian R ...
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2016-11-19 12:24:44
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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pyt ...
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2016-09-01 16:10:14
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本节参考的是网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中关于Building Deep Networks for Classification一节的介绍。分下面2大部分内容: 1. 从self-taught到dee ...
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2016-08-26 12:01:39
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一、概述
假设我们有足够强大的学习算法,得到较好结果的其中一种最靠谱的方法是给算法提供更多的数据。这验证了在机器学习的那句格言:“有时候获胜的不是谁有最好的算法,而是谁有最多的数据。”
也许有人总能得到有标记的数据,但这么做成本很高。特别地,研究人员已经采用极致的工具例如AMT(亚马逊土耳其机器人)来得到大量训练集。尽管拥有大量的人们人工标记的数据相比拥有大量的研究...
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2016-08-18 23:31:11
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一、引入
主成分分析(PCA)是一种降维算法,能大大加速你的无监督特征学习算法。更重要的是,理解PCA能让我们后面实现白化,这是一个对所有算法适用的重要的预处理步骤。
假设你在图像上训练你的算法。不过输入稍微有点冗余,因为图像中相邻的像素值是高度相关的。具体来说,假设我们在16*16的灰度图像块上训练。那么x∈R256是256维的向量,一个特征xj对应着图像中每个像...
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2016-08-14 10:23:40
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一、自动编码器
目前为止,我们介绍了神经网络在有标签的训练样本的有监督学习中的应用.现在假设我们只有一个未标记的训练集{x(1),x(2),x(3),…},其中x是n维的.自动编码器神经网络是一种采用反向传播的无监督学习算法,让目标值和输入相等,即让y(i)=x(i).
这是一个自动编码器:
自动编码器试图学习函数hW,b(x)≈x.换句话说,它试图学习恒等函数的逼...
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2016-08-10 22:52:41
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Deep Learning学习笔记: Deep Learning 21:针对调制信号分类的深度学习尝试3 Deep Learning 20:针对调制信号分类的深度学习尝试2_CNN Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程:Convolutional Neural Network_E ...
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2016-07-07 15:44:27
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