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    前言 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 > ...

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    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PC ...

  6. 【Deep Learning】Hinton. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks Reading Note

    2006年,机器学习泰斗.多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章,提出基于深度信念网络(Deep Belief Networks, DBN)可使用非监督的逐层贪心 ...

  7. 论文阅读---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

    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 ...

  8. 文章“Redcing the Dimensiongality of Data with Neural Networks”的翻译

    注明:本人英语水平有限,翻译不当之处,请以英文原版为准,不喜勿喷,另,本文翻译只限于学术交流,不涉及任何版权问题,若有不当侵权或其他任何除学术交流之外的问题,请留言本人,本人立刻删除,谢谢!! 本文原 ...

  9. [转]Neural Networks, Manifolds, and Topology

    colah's blog Blog About Contact Neural Networks, Manifolds, and Topology Posted on April 6, 2014 top ...

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