在学习《深度学习》时,我主要是通过Andrew Ng教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供的UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)教程,本文在写的过程中,多有借鉴这个网站提供的资料。 稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)可以自动从无标注数据中学习特征,可以给出比原...
Deep Learning1:Sparse Autoencoder 学习stanford的课程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial一个月以来,对算法一知半解,Exercise也基本上是复制别人代码,现在想总结一下相关内容 1.Autoencoders and Sparsity 稀释编码:Sparsity parameter 隐藏层的平均激活参数为 约束为 为实现这个目标,在cost Fu...
Deep learning:三十七(Deep learning中的优化方法) 。所以不能单从网络的结构来判断其属于Deeplearning中的哪种方法,比如说我单独给定64-100的2层网络,你就无法知道它属于deeplearning中的哪一种方法,因为这个网络既可以...作者paper里面用的是convolution,阅读完code后发现其实现就是一个普通二层的autoencoder。看来...
M. Zurada, "Visualizing and understanding nonnegativity constrained sparse autoencoder in deep learning," in Rutkowski L., Korytkowski M., Scherer R., Tadeusiewicz R., Zadeh L., Zurada J. (eds) Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol ...
This post contains my notes on the Autoencoder section of Stanford’s deep learning tutorial / CS294A. It also contains my notes on the sparse autoencoder exercise, which was easily the most challenging piece of Matlab code I’ve ever written!!!
autoencoder和deep learning的背景介绍:http://tieba.baidu.com/p/2166279134 Pallashadow 9S 12 sparse autoencoder是一种自动提取样本(如图像)特征的方法。把输入层激活度(如图像)用隐层激活度表征,再把隐层信息在输出层还原。这样隐层上的信息就是输入层的一个压缩过的表征,且其信息熵会减小。并且这些表征很...
它是 deep learning 领域比较出名的一类算 法之一。deep learning 也叫做 unsupervised learning,所以这里的 sparse autoencoder 也应是无 监督的。如果是有监督的学习的话,在神经网络中,我们只需要确定神经网络的结构就可以 求出损失函数的表达式了(当然,该表达式需对网络的参数进行”惩罚”,以便使每个参数不 要太...
原文链接:http://www.cnblogs.com/JayZen/p/4119061.html 稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自编码器Ⅰ这部分先简单讲述神经网络的部分,它和稀疏自编码器关系很大...
Autoencoders Dor Bank, Noam Koenigstein, Raja Giryes 摘要自动编码器是一种特殊类型的神经网络，其...
3. 这样可以利用上面计算出的每个节点的a,z,delta来表达出系统的损失函数以及损失函数的偏导数了,当然这些都是一些数学推导,其公式就是前面的博文Deep learning:八(Sparse Autoencoder)了。 其实步骤1是前向进行的,也就是说按照输入层——》隐含层——》输出层的方向进行计算。而步骤2是方向进行的(这也是该算法...