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搜索关键字:deep learning    ( 5395个结果
Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication
学习笔记之《Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication》...
分类:Web程序   时间:2014-08-12 17:20:15    阅读次数:334
Softmax回归——识别MINST数据库
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...
分类:数据库   时间:2014-08-12 17:10:34    阅读次数:502
Copy List with Random Pointer
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 ...
分类:其他好文   时间:2014-08-12 16:49:54    阅读次数:205
XML DOM 遍历Xml文档
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...
分类:其他好文   时间:2014-08-12 16:33:44    阅读次数:159
【和我一起学python吧】python的一些推荐
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 ...
分类:编程语言   时间:2014-08-12 10:02:43    阅读次数:163
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/...
分类:其他好文   时间:2014-08-12 00:41:23    阅读次数:372
主成分分析与白化预处理
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...
分类:其他好文   时间:2014-08-11 21:28:52    阅读次数:429
主成分分析(PCA)——以2维图像为例
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...
分类:其他好文   时间:2014-08-11 18:04:42    阅读次数:309
矢量化编程——以MNIST为例
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...
分类:其他好文   时间:2014-08-11 12:10:22    阅读次数:323
【deep learning学习笔记】Recommending music on Spotify with deep learning
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...
分类:其他好文   时间:2014-08-11 00:28:01    阅读次数:615
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