学习笔记之《Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication》...
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2014-08-12 17:20:15
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Softmax回归就是推广版本的逻辑回归。
只不过逻辑回归是个2分类问题,而Softmax是多分类问题,仅此而已。
Softmax回归在2分类情况下就蜕化成了逻辑回归。
逻辑回归的代价函数
考虑到权重衰减,修改一下就是Softmax回归的代价函数了
这里的权重衰减项是必须的,因为原先的代价函数不是严格凸函数,有无穷个极小值。现在加了这个权重衰减项,函数变成了严格凸函数。L...
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2014-08-12 17:10:34
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A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could point to any node in the list or null.Return a deep copy ...
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2014-08-12 16:49:54
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1.xml文档内容: Harry Potter J K. Rowling 2005 29.99 Everyday Italian Giada De Laurentiis 2005 30.00 Learning XML E...
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2014-08-12 16:33:44
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看到未名的几篇帖子 使我想起了和python的一些经历,于是写了一篇咚咚。1 书籍:python的syntax足够简单,semantics也不复杂,不怎么会使人混乱,一般来说看自带的文档足够可以学习了,看完两章便可以写出一些non-trivial的程序了。 硬要说入门书籍。 learning in ...
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2014-08-12 10:02:43
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ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征)
ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其他机器学习的算法,可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊。
新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/...
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2014-08-12 00:41:23
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上一节介绍了主成分分析应用于2维数据。现在使用高维的图像数据来试试效果。
原始图像如图1所示。
图1
每个图片都是12*12的小patch,原始数据是一个144*10000的矩阵x。
在使用了PCA旋转之后,可以检查一下此时的协方差矩阵是否已经成功变成对角阵了,如图2所示。
avg=mean(x,1);
x=x-repmat(avg,size(x,1),1);
xRot = ze...
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2014-08-11 21:28:52
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这一节不论是思想还是实现都比较容易。
主成分分析(PCA)就是模式识别里面说的K-L变换,思想是完全相同的。
详情可见我的博文:特征选择(三)-K-L变换
这里简单介绍几个概念。顺便贴出代码和效果图。
xRot = zeros(size(x));
xRot=u'*x;
figure(2);
scatter(xRot(1, :), xRot(2, :));
title('xRot');得到原...
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2014-08-11 18:04:42
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矢量化编程就是用矢量运算取代所有的显式for循环。
上一节所用的是512*512*10的数据集很小,我们取的patch很小(8*8),学来的特征很少(25),而我又注释掉了梯度校验(偷懒),所以程序用了1分钟就跑完了(i5处理器)。
但实际上我们遇到的问题规模比这个打太多了,稍微大一点的数据集比如说MNIST,这个数据库是另外一个更大的手写体数据库NIST的子集,包含60000个训练例子...
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2014-08-11 12:10:22
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主要内容:
Spotify是个类似酷我音乐的音乐网站,做个性化音乐推荐和音乐消费。作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐。
具体内容:
1. 协同过滤
基本原理:某两个用户听的歌曲都差不多,说明这两个用户听歌的兴趣、品味类似;某两个歌曲,被同一群人听,说明这两个歌曲风格类似。
缺点:
(1)没有利用歌曲本身的特征(信息)
(2)无法对“层级...
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2014-08-11 00:28:01
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