斯坦福大學深度學習視訊（CS231n課程）
Youtube視訊地址(要翻牆):
https://www.youtube.com/results?search_query=deep+learning+stanford
吳恩達、李飛飛以及一個老爺子的視訊都在這個頁面下。
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斯坦福大學深度學習公開課cs231n學習筆記（10）卷積神經網路
前記：20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於區域性敏感和方向選擇的神經元時，發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的複雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutio
斯坦福大學深度學習公開課cs231n學習筆記（1）softmax函式理解與應用
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Deep Learning 1_深度學習UFLDL教程：Sparse Autoencoder練習（斯坦福大學深度學習教程）
1前言 本人寫技術部落格的目的，其實是感覺好多東西，很長一段時間不動就會忘記了，為了加深學習記憶以及方便以後可能忘記後能很快回憶起自己曾經學過的東西。 首先，在網上找了一些資料，看見介紹說UFLDL很不錯，很適合從基礎開始學習，Adrew Ng大牛寫得一點都不裝B，感覺非常好
Deep Learning 4_深度學習UFLDL教程：PCA in 2D_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 本節練習的主要內容：PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D資料上的使用，2D的資料集是45個數據點，每個資料點是2維的。要注意區別比較二維資料與二維影象的不同，特別是在程式碼中，可以看出主要二維資料的在PCA前的預處理不需要先0均值歸一化，而二維自然影象需要先
Deep Learning 3_深度學習UFLDL教程：預處理之主成分分析與白化_總結（斯坦福大學深度學習教程）
1PCA ①PCA的作用：一是降維；二是可用於資料視覺化； 注意：降維的原因是因為原始資料太大，希望提高訓練速度但又不希望產生很大的誤差。 ② PCA的使用場合：一是希望提高訓練速度；二是記憶體太小；三是希望資料視覺化。 ③用PCA前的預處理：(1)規整化特徵的均值大致為0；(
Deep Learning 19_深度學習UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
基礎知識 概述 CNN是由一個或多個卷積層（其後常跟一個下采樣層）和一個或多個全連線層組成的多層神經網路。CNN的輸入是2維影象（或者其他2維輸入，如語音訊號）。它通過區域性連線和權值共享，再通過池化可得到平移不變特徵。CNN的另一個優點就是易於訓練
Deep Learning 8_深度學習UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 2.實驗環境：win7， matlab2015b，16G記憶體，2T硬碟 3.實驗內容：Exercise: Implement deep networks for digit classification。利用深度網路完成MNIST手寫數字資料庫中手寫數字的識別。即：用6萬個已標註資料（即：6萬
Deep Learning 11_深度學習UFLDL教程：資料預處理（斯坦福大學深度學習教程）
資料預處理是深度學習中非常重要的一步！如果說原始資料的獲得，是深度學習中最重要的一步，那麼獲得原始資料之後對它的預處理更是重要的一部分。 1.資料預處理的方法： ①資料歸一化： 簡單縮放：對資料的每一個維度的值進行重新調節，使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的區間內 逐樣本均值消減：在每個
Deep Learning 13_深度學習UFLDL教程：Independent Component Analysis_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 實驗環境：win7， matlab2015b，16G記憶體，2T機械硬碟 難點：本實驗難點在於執行時間比較長，跑一次都快一天了，並且我還要驗證各種代價函式的對錯，所以跑了很多次。 實驗基礎說明： ①不同點：本節實驗中的基是標準正交的，也是線性獨立的，而Deep Learni
Deep Learning 12_深度學習UFLDL教程：Sparse Coding_exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 實驗環境：win7， matlab2015b，16G記憶體，2T機械硬碟 本節實驗比較不好理解也不好做，我看很多人最後也沒得出好的結果，所以得花時間仔細理解才行。 實驗內容：Exercise:Sparse Coding。從10張512*512的已經白化後的灰度影象（即：Deep Learnin
Deep Learning 6_深度學習UFLDL教程：Softmax Regression_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 練習內容：Exercise:Softmax Regression。完成MNIST手寫數字資料庫中手寫數字的識別，即：用6萬個已標註資料（即：6萬張28*28的影象塊（patches）），作訓練資料集，然後利用其訓練softmax分類器，再用1萬個已標註資料（即：1萬張28*28的影象塊（pa
Deep Learning 7_深度學習UFLDL教程：Self-Taught Learning_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 理論知識：自我學習 練習環境：win7， matlab2015b，16G記憶體，2T硬碟 一是用29404個無標註資料unlabeledData（手寫數字資料庫MNIST Dataset中數字為5-9的資料）來訓練稀疏自動編碼器，得到其權重引數opttheta。這一步的目的是提取這
Deep Learning 2_深度學習UFLDL教程：向量化程式設計（斯坦福大學深度學習教程）
1前言 本節主要是讓人用向量化程式設計代替效率比較低的for迴圈。 在前一節的Sparse Autoencoder練習中已經實現了向量化程式設計，所以與前一節的區別只在於本節訓練集是用MINIST資料集，而上一節訓練集用的是從10張圖片中隨機選擇的8*8的10000張小圖塊。綜上，只需要在
Deep Learning 9_深度學習UFLDL教程：linear decoder_exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 實驗基礎說明： 1.為什麼要用線性解碼器，而不用前面用過的棧式自編碼器等？即：線性解碼器的作用？ 這一點，Ng已經在講解中說明了，因為線性解碼器不用要求輸入資料範圍一定為(0,1），而前面用過的棧式自編碼器等要求輸入資料範圍必須為(0,1）。因為a3的輸出值是f函式的輸出，而在普通的spa
Deep Learning 10_深度學習UFLDL教程：Convolution and Pooling_exercise（斯坦福大學深度學習教程）
前言 實驗環境：win7， matlab2015b，16G記憶體，2T機械硬碟 實驗內容：Exercise:Convolution and Pooling。從2000張64*64的RGB圖片（它是 the STL10 Dataset的一個子集）中提取特徵作為訓練資料集，訓練softmax分類器，然後從
Deep Learning 5_深度學習UFLDL教程：PCA and Whitening_Exercise（斯坦福大學深度學習教程）
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課外書讀書筆記——自控力（斯坦福大學最受歡迎的心理學課程）
遭遇 自己的 任務 決定 環境 理學 col 解壓 滿足感 01我要做，我不要，我想要：什麽是意誌力？為什麽意誌力？為什麽意誌力至關重要？ 核心思想： 意誌力實際上是“我要做”、“我不要”和“我想要&rdq
斯坦福大學深度學習筆記：邏輯迴歸
z 邏輯迴歸（LOGISTIC REGRESSION） Logistic regression （邏輯迴歸）是當前業界比較常用的機器學習方法，用於估計某種事物的可能性。之前在經典之作《數學之美》中也看到了它用於廣告預測，也就是根據某廣告被使用者點選的可
斯坦福大學深度學習筆記：神經網路
神經網路演算法在八十到九十年代被廣泛使用過， 20世紀90年代，各種各樣的淺層機器學習模型相繼被提出，例如支撐向量機（SVM，Support Vector Machines）、 Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression）等。但之後便使用的變少了。但最近又開始流行起來了，原