学习笔记之《Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features》...
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2014-08-14 20:48:29
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学习笔记之《CNN: Single-label to Multi-label》...
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2014-08-13 19:03:37
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自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。
稀疏编码器是用来无监督学习的，使用无标签数据。
Softmax回归分类器是有监督学习，使用标签数据。
实际生活中，我们能轻松获得大量无标签数据（如从网上随机下载海量图片）
难以获得大量有标签数据（有标签的数据库通常不会太大，而且很贵）
如果我们手头上只有少量标签数据，但是有大量的无标签数据，这是就可以采用自我...
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2014-08-13 13:03:36
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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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经过了2个月对机器学习的了解后，我发现了，机器学习的方向多种多样。网页排序，语音识别，图像识别，推荐系统等。算法也多种多样。看见其他的书后，我发现除了讲到的k均值聚类，贝叶斯，神经网络，在线学习等等，还有很多其他的算法。比如说：免疫算法，遗传算法，主成分分析，蚁群算法等等。好像很多算法都是需要做很多的研究才能用的很好的。据说深度学习是由神经网络升级来的。神经网络本身就是一本书，内容很多。龙星计划里...
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2014-08-12 00:39:33
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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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自编码器是什么？
自编码器本身就是一种BP神经网络。它是一种无监督学习算法。
我们都知道神经网络可以从任意精度逼近任意函数，这里我们让神经网络目标值等于输出值x，也就是模拟一个恒等函数：
太无聊了，是吗？输入等于输出，这网络有什么意义？但是，当我们把自编码神经网络加入某些限制，事情就发生了变化。如图1所示，这就是一个基本的自编码神经网络，可以看到隐含层节点数量要少于输入层节点数量。
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2014-08-09 11:37:57
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