深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记一:稀疏自编码器 UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning)。这是斯坦福网站上的一篇经典教程。顾名思义,你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点。 UFLDL全文出处在这:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B,...
UFLDL下载的文件中,包含数据集IMAGES_RAW,它是一个512*512*10的矩阵,也就是10幅512*512的图像 (a)载入数据 利用sampleIMAGESRAW函数,从IMAGES_RAW中提取numPatches个图像块儿,每个图像块儿大小为patchSize,并将提取到的图像块儿按列存放,分别存放在在矩阵patches的每一列中,即patches(:,i)存放的是第i个图像块...
1、英文版:UFLDL Tutorial 2、中文版:UFLDL教程 若需要PDF版本,请关注我的新浪博客@赵_志_勇
UFLDL Tutorial 是CS294A 课程的 wiki 页,包含了课程讲义和作业。如果你对 监督学习、逻辑回归、梯度下降 等基础概念并不熟悉,可以先学习 之前的课程。 关于课程作业的 Python 代码已经放到了 Github 上,点击 课程代码 就能去 Github 查看,代码中的错误和改进欢迎大家指出。 稀疏自编码器 大家知道现在深度学习在...
UFLDL 是斯坦福大学CS294A课程的教学 wiki。课程设置很科学,循序渐进,每次课程都是在上次的基础上增添一些东西,还有作业可以让你直观地感受所学内容。虽然没有涉及 RNN (循环神经网络),但作为 CNN(卷积神经网络)的基础课程还是很不错的。 如果你对监督学习、逻辑回归、梯度下降等基础概念并不熟悉,可以先学习之前的...
UFLDL 教程-深度神经网络 说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能学 习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识 第一章.稀疏自编码器 1. 神经网络 以监督学习为例,假设我们有训练样本集 ,那么神经网络...
无监督神经网络ufldl 神经网络无监督聚类 1、相关概念 无监督学习: 无监督学习是机器学习的一种方法,没有给定事先标记过的训练示例,自动对输入的数据进行分类或分群。无监督学习的主要运用包含:聚类分析、关系规则、维度缩减。它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。 一个常见的无监督学习是数据聚类。在...
UFLDL教程
UFLDL 笔记 01 神经网络 UFLDL=Unsupervised Feature Learning and Deep Learning 01 神经网络 神经网络由神经元构成,首先看神经元的结构: 1.1 神经元 单个神经元简单来说就是输入数值(刺激),代入一个激活函数, 如果达到阈值便输出一个对应的值。 其输出为 hW,b=f(Wtx)=f(∑3i=1Wixi+b) 其中激活函数一般...
ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起。系统清晰。又有编程实践。 在deep learning高质量群里面听一些前辈说。不必深究其它机器学习的算法。能够直接来学dl。