Autoencoders and Sparsity（二）

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Autoencoders and Sparsity（二）

In this problem set, you will implement the sparse autoencoder algorithm, and show how it discovers that edges are a good representation for natural images. Step 1: Generate training set Step 2: Sparse autoencoder objective Step 3: Gradient checking…

（六）6.4 Neurons Networks Autoencoders and Sparsity

BP算法是适合监督学习的,因为要计算损失函数,计算时y值又是必不可少的,现在假设有一系列的无标签train data: ,其中 ,autoencoders是一种无监督学习算法,它使用了本身作为标签以此来使用BP算法进行训练,即,见如下示例: 自编码器尝试学习一个的函数,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出接近于输入 ,这样做的意义在于如果对hidden layer加上一些限制,比如hidden layer的数量限制,就可以从输入数据中发现一些有趣的结构. 举个栗子:假设网络的输入是一张…

CS229 6.4 Neurons Networks Autoencoders and Sparsity

BP算法是适合监督学习的,因为要计算损失函数,计算时y值又是必不可少的,现在假设有一系列的无标签train data: ,其中 ,autoencoders是一种无监督学习算法,它使用了本身作为标签以此来使用BP算法进行训练,即,见如下示例: 自编码器尝试学习一个的函数,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出接近于输入 ,这样做的意义在于如果对hidden layer加上一些限制,比如hidden layer的数量限制,就可以从输入数据中发现一些有趣的结构. 举个栗子:假设网络的输入是一张…

Autoencoders and Sparsity（一）

An autoencoder neural network is an unsupervised learning algorithm that applies backpropagation, setting the target values to be equal to the inputs. I.e., it uses . Here is an autoencoder: The autoencoder tries to learn a function . In other words,…

DL二（稀疏自编码器 Sparse Autoencoder）

稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1 基本术语神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network) 1.2 神经元(neuron)模型这个"神经元"是一个以及偏置项+1为输入值的运算单元,其…

Sparse Autoencoder（二）

Gradient checking and advanced optimization In this section, we describe a method for numerically checking the derivatives computed by your code to make sure that your implementation is correct. Carrying out the derivative checking procedure describe…

【DeepLearning】UFLDL tutorial错误记录

(一)Autoencoders and Sparsity章节公式错误: s2 应为 s3. 意为从第2层(隐藏层)i节点到输出层j节点的误差加权和. (二)Support functions for loading MNIST in Matlab文件名错误 % Change the filenames if you've saved the files under different names % On some platforms, the files might be saved as %…

Deep Learning 教程翻译

Deep Learning 教程翻译非常激动地宣告,Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,于今日,2013年4月8日,全部翻译成中文.这是中国屌丝军团,从2月20日战役打响之日,经过 50 天的团结奋战,取得的全面彻底的胜利. 此次战役的巨大胜利,之所以令人激动,有三方面的原因. 1. 在 Stanford 网站这个规模不算大,但是行业影响可观的舞台上,彰显了中国屌丝们,旺盛的求战热情,迅猛顽强的战斗作风,训练有素的战术技能. 2. 在…

三层神经网络自编码算法推导和MATLAB实现（转载）

转载自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder.这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接可视化理解卷积神经网络这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

Theano3.6-练习之消噪自动编码器

来自:http://deeplearning.net/tutorial/dA.html#daa Denoising Autoencoders (dA) note:该部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外需要了解这几个theano函数和概念: T.tanh, shared variables, basic arithmetic ops, T.grad, Random numbers, floatX. 如果想在GPU上跑代码…

Sparsity稀疏编码（二）

为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),需要把他们转成数学语言,因为数学语言作为一种严谨的语言,可以利用它推导出期望和要寻找的程式.本节就使用概率推理(bayes views)的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上,因为人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时间变化而变化的,对于此类信号仍然有一些稀疏系数和基可以描述他们,同类型的处理方式也有慢特征分析(slow features analysis).废话不多说了,进入正题: 我们把图…

Torch7学习笔记（二）nn Package

神经网络Package [目前还属于草稿版,等我整个学习玩以后会重新整理] 模块Module module定义了训练神经网络需要的所有基础方法,并且是可以序列化的抽象类. module有两种状态变量:output和gradInput [output] forward(input) 利用input对象计算其对应的output.通常input和output都是Tensor类型的.有时候会有例外例如table layers(Tensor的子类).Forward之后,output变量应该被更新为新的值了…

Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解)

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，Principal Component Analysis，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形）

主讲人戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是什么?我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型.它有一个K维二值隐变量z,不仅只能取0-1两个值,而且K维中只能有1维为1.其他维必须为0,表示我们观察到的x属于K类中的哪一类.显然,这里的隐变量z就是个离散隐变量.不过我们容易想到,隐变量未必像kmeans或GMM这种聚类算法那样,非此…

浅谈压缩感知（二十九）：压缩感知算法之迭代硬阈值（IHT）

主要内容: 1.IHT的算法流程 2.IHT的MATLAB实现 3.二维信号的实验与结果 4.加速的IHT算法实验与结果一.IHT的算法流程文献:T. Blumensath and M. Davies, "Iterative Hard Thresholding for Compressed Sensing," 2008. 基本思想:给定一个初始的X0,然后通过以下的阈值公式不断地迭代. 二.IHT的MATLAB实现 function hat_x=cs_iht(y,T_Mat,s_r…

浅谈压缩感知（二十八）：压缩感知重构算法之广义正交匹配追踪(gOMP)

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果一.gOMP的算法流程广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP…

浅谈压缩感知（二十七）：压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)

主要内容: SAMP的算法流程 SAMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果一.SAMP的算法流程前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出.SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数. SAMP的算法流程: 二.SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m) 三.一维信号…

文本分类实战（二）—— textCNN 模型

1 大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

浅谈压缩感知（二十四）：压缩感知重构算法之子空间追踪（SP）

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现一维信号的实验与结果测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较一.SP的算法流程压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

浅谈压缩感知（二十三）：压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪（CoSaMP）

主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果测量数M与重构成功概率关系的实验与结果一.CoSaMP的算法流程压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃…

浅谈压缩感知（二十一）：压缩感知重构算法之正交匹配追踪（OMP）

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果测量数M与重构成功概率关系的实验与结果稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果一.OMP的算法流程二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %…

【DeepLearning】Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders

Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders 习题链接:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders sparseAutoencoderLinearCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinearCost(theta, visibleSize, hiddenSize, ... lam…

Sparsity Invariant CNNs

文章链接 Abstract 本文研究稀疏输入下的卷积神经网络,并将其应用于稀疏的激光扫描数据的深度信息完成实验.首先,我们表明,即使当丢失数据的位置提供给网络时,传统卷积网络在应用于稀疏数据时性能也很差.为了克服这个问题,我们提出了一个简单而有效的稀疏卷积层,它在卷积运算中明确地考虑了丢失数据的位置. 我们在各种baseline方法的合成和实际实验中证明了所提出的网络架构的好处.与密集型的baseline相比,提出的稀疏卷积网络可以很好地推广到新的数据集,并且对于数据稀疏性水平是不变的. 对于我…

【文献阅读】Stack What-Where Auto-encoders -ICLR-2016

一.Abstract 提出一种新的autoencoder -- SWWAE(stacked what-where auto-encoders),更准确的说是一种 convolutional autoencoder,因为在CNN中的pooling处才有 "what-where.SWWAE呢,是一种整合了supervised,semi-supervised and unsupervised learning 的model(暂时不理解这是什么意思,感觉好厉害的样子## 标题 ##,先记着).what-…

Stacked Autoencoders

转自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/25/2980357.html 如果使用多层神经网络的话,那么将可以得到对输入更复杂的函数表示,因为神经网络的每一层都是上一层的非线性变换.当然,此时要求每一层的activation函数是非线性的,否则就没有必要用多层了. Deep networks的优点: 一.比单层神经网络能学习到更复杂的表达.比如说用k层神经网络能学习到的函数(且每层网络节点个数时多项式的)如果要用k-1层神经网络来…