深度学习经典论文分析(四)-Reducing the dimensionality of data with neural networks Be Tough 清华大学 控制科学与工程博士在读56 人赞同了该文章 目录 收起 本篇文章目录如下: 1 文章想要解决的问题 1.1 BP算法的梯度消失 1.2 神经网络构成的非线性降维算法 2 研究的是否是一个新问题 2.1 梯度消失的...
然后再次更新隐含单元的状态,这样才能表示虚构出来的图片。权重系数的变化可以表示为:\[\Delta w_{ij} = \epsilon(<v_i h_j>_{data} - <v_i h_j>_{recon})\],其中\(\epsilon\)是学习率,\(<v_i h_j>_{data}\) 表示数据中像素i和特征检测器j同为1的频率,\(<v_i h_j>_{recon}\) 是...
论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于《SCIENCE 》的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕。 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做...
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据,其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数,但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法,允许自编码器学习低维数据,这种降维方式比PCA表现效果更好
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks(1),摘要通过训练一个多层的神经网络可以将多维数据转化为一个低维编码,使用一个小的中心层可以重建高维
[笔记]Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks 原文链接:Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks 主要思想 (下方大量公式,貌似只能在pc上看。移动端无法显示。) 利用多层神经网络构建encoder,通过优化重构后(reconstruction)的输入$x_{recon}$和原输入$x$之间的cross-entropy函数,...
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Network 数据的维度是指数据的特征数量。当数据的维度很高时,可能会导致许多问题,如计算复杂度的增加、过拟合、数据可视化困难等。因此,降低数据的维度是很有必要的。本文将介绍如何使用神经网络进行数据降维,并提供代码示例。
【神经⽹络】ReducingtheDimensionalityofDatawithNeur。。。这篇paper来做什么的？⽤神经⽹络来降维、之前降维⽤的⽅法是主成分分析法PCA，找到数据集中最⼤⽅差⽅向。（附：降维有助于分类、可视化、交流和⾼维信号的存储）这篇paper提出了⼀种⾮线性的PCA 的推⼴，通过⼀个⼩的中间层来...
06论文笔记《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks G. E. Hinton, et al. Science 313, 504 (2006); DOI: 10.1126/science.1127647 The following resources related to this article are available online at (this information is current as of October 6, 2008 ): Updated information and services,...