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...
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。
同时,还实验了在没有预训练的情况下,即使用BP训练非常久,DAE也总是重构数据的平均值(没看懂这句,原话为always reconstructs the average of the training data) 只有单隐藏层的Autoencoder虽然可以在没有预训练的情况下学习,但是加入预训练后能大大减少训练总耗时 用相同的参数量分别搭建深层、浅层的自编码器,深...
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
[论文翻译]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。
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...
[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,...
Connolly, "Reducing the dimensionality of data: Locally linear embedding of sloan galaxy spectra", The Astronomical Journal, vol. 138, no. 5, pp. 1365, 2009.Vanderplas, J., & Connolly, A. (2009). Reducing the dimensionality of data: Locally linear embedding of Sloan Galaxy Spectra. The ...
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
【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...