深度學習(1)——sae(稀疏自動編碼機)
相關推薦
深度學習(1)——sae(稀疏自動編碼機)
http://wenku.baidu.com/link?url=efPArsCGR0YGHn5RqMIzGil6ySsNVtNeRog8ybCWxK7oIOZ7bOX-GmuoqmDJ3dR6fn3_cv3OpOEWk
深度學習筆記：稀疏自編碼器（1）——神經元與神經網路
筆者在很久以前就已經學習過UFLDL深度學習教程中的稀疏自編碼器，近期需要用到的時候發現有些遺忘，溫習了一遍之後決定在這裡做一下筆記，本文不是對神經元與神經網路的介紹，而是筆者學習之後做的歸納和整理，打算分為幾篇記錄。詳細教程請見UFLDL教程，看完教程之後
深度學習 —— 降噪自動編碼機
降噪自動編碼機（dA）是傳統自動編碼機的延伸，在深度網路 [Vincent08]中被引入，我們先簡單討論一下自動編碼機。 自動編碼機 自動編碼機接受輸入,首先通過確定對映使用編碼機把它對映到隱藏層的y屬於，例如 這裡s是非線性例如sigmoid。隱藏的y，或程式碼然後通過解碼機映射回與x有相同形狀的重構z
系統學習深度學習（二） --自編碼器，DA演算法，SDA，稀疏自編碼器
轉自：http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4370350.html，作者寫的很好，輕鬆易懂。 起源：PCA、特徵提取.... 隨著一些奇怪的高維資料出現，比如影象、語音，傳統的統計學-機器學習方法遇到了前所未有的挑戰。 資料維度過高，資料單
CNTK 搞深度學習-1
激活 result dll desc mman caf element 有用 成了 CNTK 搞深度學習 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微軟出品的開源深度學習工具包。本文介紹CNTK的基本內容，如何寫CNTK的網絡定義語言，以及
深度學習之卷積自編碼器
一、自編碼器 自編碼器（Autoencoder）是一種旨在將它們的輸入複製到的輸出的神經網路。他們通過將輸入壓縮成一種隱藏空間表示（latent-space representation），然後這種重構這種表示的輸出進行工作。這種網路由兩部分組成，如下圖： 編碼器：將輸入壓縮為潛在空間
【讀書1】【2017】MATLAB與深度學習——深度學習(1)
也許不容易理解為什麼只加入額外的一層卻花費了如此長的時間。 It may not be easy to understand why ittook so long for just one additional layer. 這是因為沒有找到多層神經網路的正確學習規則。 It w
深度學習 --- 受限玻爾茲曼機（馬爾科夫過程、馬爾科夫鏈）
上一節我們詳細的探討了玻爾茲曼機，玻爾茲曼機的發明是為了解決Hopfield神經網路的偽吸引子的問題，因此把退火演算法、玻爾茲曼分佈和Hopfield神經網路結合在一起形成了玻爾茲曼機（隨機神經網路）。通過前面幾節我們知道玻爾茲曼機可以很好
動手學習深度學習1-4 softmax
Softmax 迴歸的從零開始實現 %matplotlib inline import gluonbook as gb #要把這個包放在同一個根目錄下 from mxnet import autograd, nd #============獲取和讀取資料使用 Fash
動手學習深度學習1-5 softmax mxnet實現
%matplotlib inline import gluonbook as gb from mxnet import gluon, init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn #讀入資料 batch_size = 256 t
入門深度學習 — 1
使用 Paperspace 的 GPU 機器前面提到你會需要一臺 GPU 機器，如果手邊沒有的話，可以先用線上的方案，Paperspace 的價格應該會比 AWS 跟 Floydhub 來得便宜。在註冊完 Paperspace 帳號後，選定 ML-In-a-Box template 建立機器，這個 templ
深度學習（六）——自動生成圖片資料集
最近做了一個漢字驗證碼識別的專案，該專案最大的難點就是資料集的準備。在自己沒有資料集的情況下選擇了自動生成，不過自己生成的資料集訓練出來的模型，只在用自己方法生成的資料上表現比較好，但是在真實資料集上表現比較差，也算是自己為自己踩了一格坑。不過自己生成資料集的經歷，還
深度學習模型---限制波茲曼機
3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波爾茲曼機 假設有一個二部圖，每一層的節點之間沒有連結，一層是可視層，即輸入資料層（v)，一層是隱藏層(h)，
深度學習1——深度學習（四）卷積神經網路入門學習(1)
卷積神經網路入門學(1) 轉載自：hjimce的專欄 - 部落格頻道 - CSDN.NET 原文地址：http://blog.csdn.NET/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷積
MXnet實戰深度學習1--MXnet的安裝與第一個例子
Mxnet是一個輕量化分散式可移植深度學習計算平臺，他支援多機多節點、多GPU的計算，其openMP+MPI/SSH+Cuda/Cudnn的框架是的計算速度很快，且能與分散式檔案系統結合實現大資料
人工智慧之機器學習與深度學習-1（葉梓老師）
先來講一些概念： 術語辨析——資料探勘 •資料探勘：資料探勘是從資料中發掘知識的過程，在挖掘資料的過程中需要用到一些挖掘工具和方法。 •這些工具可以是基於資料庫的挖掘方法。資料探勘也可以用到機器學習的方法，比如各種分類模型（如：決策樹和SVM）、概率圖模型以及深度學習的
【深度學習基礎-06】支援向量機SVM（下）-線性不可分
1 SVM的優點
【深度學習基礎-05】支援向量機SVM（上）-線性可分
Support Vector Machine 目錄 1背景 2 機器學習的一般框架 3 什麼是超平面 4 線性可區分（linear separatable）和線性不可區分（linear inseparatable） 5 如何計算超平面以及舉例 1背景 Vladim
深度學習1
文章目錄 啟用函式 階躍函式 sigmoid 函式 ReLU函式 三層神經網路的實現 神經網路符號含義 各層間訊號傳遞的實現 三層網路python程式碼實現 softmax函式
深度學習入門（一）感知機與啟用函式
文章目錄 感知機 啟用函式 1.sigmoid 2.tanh 3.relu 4.softmax 25天看完了吳恩達的機器學習以及《深度學習入門》和《tensorflow實戰》兩本書，吳恩達的學習課程只學了理論知識，另外兩本