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,私信你的邮箱地址给我。
新的UFLDL网址为: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 2 Linear Regression 理论简述 对于线性回归Linear Regression,恐怕大部分童鞋都了解。简单的说 线性回归问题就是一个目标值y取决于一组输入值x。我们要寻找一个最合适的如果Hypothesis来描写叙述这个y与x的关系。然后利用这个Hypothesis来预測新的输入x相应的y。
上图第一个正方形表示4*4的featuremap,假设poolDim的大小是2*2,用一个(poolDim*poolDim)的filter对图像进行卷积操作,得到第二个正方形;最后进行步长为poolDim的采样,就得到最后pooling之后的featuremap——第三个正方形。注意这样使用mean pooling,所以filter设置成一个(poolDim*poolDim),值为1/(poolDim*poolDim...
RNN LSTM算法原理简介及Tutorial LSTM算法原理简介及Tutorial 一、背景 LSTM(Long Short-Term Memory)算法作为深度学习方法的一种,在介绍LSTM算法之前,有必要介绍一下深度学习(Deep Learning)的一些基本背景。 目前在机器学习领域,最大的热点毫无疑问是深度学习,从谷歌大脑(Google Brain)的猫脸识别[1],到ImageNet...
UFLDL Tutorial 原始代码可以从这里(GitHub repository)一次性下载。需要注意的是有些数据需要自己去下载,比如,在做PCA的练习时,需要下载MNIST数据集,可以到THE MNIST DATABASE下载。 文章目录 @[toc] Supervised Learning and Optimization [Linear Regression](http://ufldl... 查看...
斯坦福大学卷积神经网络教程UFLDL Tutorial - Convolutional Neural Network,ConvolutionalNeuralNetworkOverviewAConvolutionalNeuralNetwork(CNN)iscomprisedofoneormoreconvolutionallayers(oftenwithasubsampling
,然后利用对标注的样本,利用稀疏自编码器对其进行特征学习,学习到新的特征表示$ \mathbf{a} \mathbf{W}{(2)},\mathbf{b}{(2)}$。 在上述得到初步的模型之后可以通过微调,通常是在有大量的标注数据的条件下利用梯度下降法对整个模型进行微调。 #参考文献# 1、英文版:UFLDL Tutorial 2、中文版:UFLDL教程...
吴恩达的CS294A课程是深度学习的入门课程，UFLDL Tutorial为其Wiki页面，包含课程讲义和作业内容。若对监督学习、逻辑回归、梯度下降等基础概念不熟悉，建议先行学习之前的课程。课程作业的Python代码已上传至GitHub，网址为课程代码，无法访问GitHub的用户亦可通过Coding页面查看。代码错误和改进欢迎指出。稀疏自...
白化(whitening) pca后的特征方差归一(所以缩放因子是1/sqrt(λ)),直观上数据在一个n维“正方体”。 ZCA白化 数据坐标旋转到源数据方向一致(PCA后坐标轴变成主特征向量方向)。通常保留全部n维 Exercise:Softmax Regression 有没发现训练完,predict的时候其实没必要算exp(θx),直接θx就可以了,函数单调,而且最后求...
The operation (a(l)i)∗δ(l+1)k(ai(l))∗δk(l+1) is the “valid” convolution between ii-th input in the ll-th layer and the error w.r.t. the kk-th filter. from: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/ConvolutionalNeuralNetwork/...