这是一篇发表于2008年初的论文. 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征..进上步,说明,利用这个方法,可以初始化神经网络的权值..这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络. 当我们在用神经网络解决各种识别任务时,如果我们想要网络的性能更好,就需要更深层或更wider的神经网络来建模,Model出更复杂的分布.  网络变深以后,如何训练是一个很重要问题,如果训练不好,深层网络的性能真的不如浅层的神经网络.. 在训练深层网络的解决方法的道路上…

这篇文章是Bengio研究的在传统的autoencoder基础上增加了噪声参数,也就是说在输入X的时候,并不直接用X的数据,而是按照一定的概率来清空输入为0.paper中的名词为corrupted.这样活动函数计算的时候就用这个X尖来计算,而不是用X来计算.然后算法通过reconstruct来根据计算的Y来重构求X. 如下图所示,这种思路十分类似于dropout.不过dropout是在隐层做trike,而这个算法是选择性忽略输入的数据.…

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…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

VectorAssembler字段转换成特征向量 import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler val colArray = Array("age", "yearsmarried", "religiousness", "education", "occupation", "rating") // 字段转换成特征向量 val asse…

文章翻译: 翻译 以下文章来源: 链接…

A Statistical View of Deep Learning (II): Auto-encoders and Free Energy With the success of discriminative modelling using deep feedforward neural networks (or using an alternative statistical lens, recursive generalised linear models) in numerous in…

1.自动编码器 自动编码器首先通过下面的映射,把输入 $x\in[0,1]^{d}$映射到一个隐层 $y\in[0,1]^{d^{'}}$(编码器): $y=s(Wx+b)$ 其中 $s$ 是非线性的函数,例如sigmoid. 隐层表示 $y$ ,即编码然后被映射回(通过解码器)一个重构的 $z$,形状与输入$x$ 一样: $z=s(W^{'}y+b^{'})$ 这里 $W^{'}$ 不是表示 $W$ 的转置.$z$ 应该看作在给定编码 $y$ 的条件下对 $x$ 的预测.反向映射的权重矩阵 $…

转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…

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…