Sparse Filtering

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Sparse Filtering 学习笔记（三）目标函数的建立和求解

Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

Sparse Filtering 学习笔记（二）好特征的刻画

Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

Sparse Filtering 学习笔记（一）网络结构与特征矩阵

Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

Sparse Filtering 当前很多的特征学习(feature learning)算法需要很多的超参数(hyper-parameter)调节, Sparse Filtering则只需要一个超参数--需要学习的特征的个数, 所以非常易于进行参数调节. 1.特征分布及其特性基本上所有的参数学习算法都是要生成特定的特征分布, 比如sparse coding是要学得一种稀疏的特征, 亦即学到的特征中只有较少的非零项. 基本上所有的特征学习算法都是为了优化特征分布的某些特性的.Sparse Fil…

Sparse Filtering简介

当前很多的特征学习(feature learning)算法需要很多的超参数(hyper-parameter)调节, Sparse Filtering则只需要一个超参数--需要学习的特征的个数, 所以非常易于进行参数调节. 1.特征分布及其特性基本上所有的参数学习算法都是要生成特定的特征分布, 比如sparse coding是要学得一种稀疏的特征, 亦即学到的特征中只有较少的非零项. 基本上所有的特征学习算法都是为了优化特征分布的某些特性的.Sparse Filtering也是这样的一种特征学习…

Sparse AutoEncoder简介

1. AutoEncoder AutoEncoder是一种特殊的三层神经网络, 其输出等于输入:\(y^{(i)}=x^{(i)}\), 如下图所示: 亦即AutoEncoder想学到的函数为\(f_{W,b} \approx x\), 来使得输出\(\hat{x}\)比较接近x. 乍看上去学到的这种函数很平凡, 没啥用处, 实际上, 如果我们限制一下AutoEncoder的隐藏单元的个数小于输入特征的个数, 便可以学到数据的很多有趣的结构. 如果特征之间存在一定的相关性, 则AutoEncod…

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