本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自编码表达。 在次之前,我们需要对凸优化有些了解,百度...
拓扑sparse coding: 拓扑sparse coding主要是模仿人体大脑皮层中相邻的神经元对能提取出某一相近的特征,因此在deep learning中我们希望学习到的特征也具有这样“拓扑秩序”的性质。如果我们随意的将特征排列成一个矩阵,则我们希望矩阵中相邻的特征是相似的。也就是把原先那些特征系数的稀疏性惩罚项L1范数更改为不同小组L...
本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自编码表达。 在次之前,我们需要对凸优化有些了解,百度...
此时的求导涉及到了矩阵范数的求导,一般有2种方法,第一种是将求导问题转换到矩阵的迹的求导,可以参考前面博文Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)。第二种就是利用BP的思想来求,可以参考:Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)一文。 代价函数关于权值矩阵A的导数...
这个算法就是深度学习Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。 机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的性能的学科,简单地说,机器学习就是通过算法,使得机器...
深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(...
深度学习(Deep Learning, DL),由Hinton等人于2006年提出,是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。 深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标---人工智能(AI,Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮...
九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源 ...
由此可见,在前面博文Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)中,Ng教授给出关于Sparse coding的代价公式如下: 并且Ng教授称公式中比如第一项是l2范数,按照我现在这种定义其实这种讲法是错的,严格的说应该是Frobenius范数(不过也有可能是他自己的定义不同吧,反正最终能解决问题就行)。毕竟,在matlab中如果按照Ng关于...
机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。机器能否像人类一样能具有学习能力呢? 机器学习虽然发展了几十年,但还是存在很多没有良好解决的问题: ...