第0步:初始化一些参数和常数   第1步:利用训练样本集训练第一个稀疏编码器   第2步:利用训练样本集训练第二个稀疏编码器   第3步:利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型   第4步:利用误差反向传播进行微调   第5步:利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试 下面将程序实现过程中的关键代码post出,欢迎各位网友指点! stackedAEExercise.m clc clear close all addpath ../common/ addpath ../comm…

神经网络模型 简单的神经网络 前向传播 代价函数 对于单个例子 .其代价函数为: 给定一个包括m个例子的数据集,我们能够定义总体代价函数为: 以上公式中的第一项  是一个均方差项. 第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项).其目的是减小权重的幅度.防止过度拟合. 反向传播算法 反向传播算法,它是计算偏导数的一种有效方法. 批量梯度下降法 梯度检验 给定一个被觉得能计算 的函数,我们能够用以下的数值检验公式 计算两端是否一样来检验函数是否正确. 自编码神经网络 整体代价函数…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

微信公众号开发系列教程一(调试环境部署) 微信公众号开发系列教程一(调试环境部署续:vs远程调试) C#微信公众号开发系列教程二(新手接入指南) C#微信公众号开发系列教程三(消息体签名及加解密) C#微信公众号开发系列教程四(接收普通消息) C#微信公众号开发系列教程五(接收事件推送与消息排重) C#微信公众号开发系列教程六(被动回复与上传下载多媒体文件) 第四,第五章已经讲了怎么处理用户发送的消息,本章就来讲讲怎么响应用户的请求.想必新手看到这个标题也就懵了,千万别懵,微信的接口就这样,在回…

起源:自动编码器 单自动编码器,充其量也就是个强化补丁版PCA,只用一次好不过瘾. 于是Bengio等人在2007年的  Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中, 仿照stacked RBM构成的DBN,提出Stacked AutoEncoder,为非监督学习在深度网络的应用又添了猛将. 这里就不得不提  “逐层初始化”(Layer-wise Pre-training),目的是通过逐层非监督学习的预训练, 来初始化深度网络的参数,替代传统的随机…

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但…

前言 为了解决传统Web开发模式带来的各种问题,我们进行了许多尝试,但由于前/后端的物理鸿沟,尝试的方案都大同小异.痛定思痛,今天我们重新思考了“前后端”的定义,引入前端同学都熟悉的 NodeJS,试图探索一条全新的前后端分离模式. 随着不同终端(Pad/Mobile/PC)的兴起,对开发人员的要求越来越高,纯浏览器端的响应式已经不能满足用户体验的高要求,我们往往需要针对不同的终端开发定制的版本.为了提升开发效率,前后端分离的需求越来越被重视,后端负责业务 /数据接口,前端负责展现/交互逻辑,同…