目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用.在有监督学习中,训练样本时有类别标签的.现在假设我们只有一个没带类别标签的训练样本集合  ,其中  .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如  .下图是一个自编码神经网络的示例. 自编码神经网络尝试学习一个 的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得  接近于输入  .恒等函数虽然看上去不太有学习的意义,但是当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据…

新教程内容太繁复,有空再看看,这节看的还是老教程: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%8E%E7%A8%80%E7%96%8F%E6%80%A7 之前讨论的神经网络是在有监督的学习中的应用,而自编码神经网络是一种无监督的学习算法.它的特点是使用了BP,并且把输入值当作目标值. 当隐藏层单元的个数小于输入的个数时,相当于完成了降维,而当输出时,又相…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正则化 稀疏矢量通常包含许多维度.创建特征组合会导致包含更多维度.由于使用此类高维度特征矢量,因此模型可能会非常庞大,并且需要大量的 RAM. 在高维度稀疏矢量中,最好尽可能使权重正好降至 0.正好为 0 的权重基本上会使相应特征从模型中移除. 将特征设为 0 可节省 RAM 空间,且可以减少模型中的…

在有监督学习中,训练样本是有类别标签的.现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .下图是一个自编码神经网络的示例.通过训练,我们使输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据中发现一些有趣的结构.举例来说,假设某个自编码神经网络的输入 是一张 张8*8 图像(共64个像素)的像素灰度值,于是 n=64,其隐藏层 中有25个隐藏神经元.…

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…

cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性 深度神经网络在各种领域(例如计算机视觉,语音识别和自然语言处理)中均具有出色的性能.处理这些神经网络所需的计算能力正在迅速提高,因此有效的模型和计算至关重要.神经网络剪枝(删除不必要的模型参数以生成稀疏网络)是一种在保持准确性的同时降低模型复杂性的有用方法. 为了利用细粒度的网络剪枝,NVIDIA Ampere GPU架构引入了细粒度的结构稀疏性的概念.在NVIDIA A100 GPU上,结构显示为2:4模式:每四个元素中至少有两个…

前言: 前面学习总结了平时开发中遇见的各种数据加密方式,最终都会对加密后的二进制数据进行Base64编码,起到一种二次加密的效果,其实呢Base64从严格意义上来说的话不是一种加密算法,而是一种编码算法,为何要使用Base64编码呢?它解决了什么问题?这也是本文探讨的东西? 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android…

一.前言 在前面的解决乱码的一文中,只找到了解决办法,但是没有为什么,说白了,就是对编码还是不是太熟悉,编码问题是一个很简单的问题,计算机从业人员应该也必须弄清楚,基于编码的应用有Base64加密算法,然后,这个问题一直放着,想找个机会解决.于是乎,终于逮到机会,开始下手. 二.编码 关于ASCII.Unicode编码.UTF-8编码等问题,可以参见笔者另外一篇博客[字符编码]彻底理解字符编码. 三.Base64算法 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,关于Bas…

一.为什么要用URLEncoder 客户端在进行网页请求的时候,网址中可能会包含非ASCII码形式的内容,比如中文. 而直接把中文放到网址中请求是不允许的,所以需要用URLEncoder编码地址, 将网址中的非ASCII码内容转换成可以传输的字符 不会被编码的内容 1.大写字母A-Z 2.小写字母a-z 3.数字 0-9 4.标点符 - _ . ! ~ * ' (和 ,) 二.编码原理 1.将需要转换的内容(ASCII码形式之外的内容),用十六进制表示法转换出来,并在之前加上%开头 eg:  0…

一.什么是Hex 将每一个字节表示的十六进制表示的内容,用字符串来显示. 二.作用 将不可见的,复杂的字节数组数据,转换为可显示的字符串数据 类似于Base64编码算法 区别:Base64将三个字节转换为四个字符,Hex将三个字节转换为六个字节 三.应用场景 在XML,JSON等文本中包含不可见数据(二进制数据)时使用 四.使用 1.将字节数组转换为字符串 /** * 将字节数组转换为字符串 * 一个字节会形成两个字符,最终长度是原始数据的2倍 * @param data * @return *…