Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

【Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）】的更多相关文章

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

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…

Deep Learning 3_深度学习UFLDL教程：预处理之主成分分析与白化_总结（斯坦福大学深度学习教程）

1PCA ①PCA的作用:一是降维:二是可用于数据可视化: 注意:降维的原因是因为原始数据太大,希望提高训练速度但又不希望产生很大的误差. ② PCA的使用场合:一是希望提高训练速度:二是内存太小:三是希望数据可视化. ③用PCA前的预处理:(1)规整化特征的均值大致为0:(2)规整化不同特征的方差值彼此相似. 对于自然图片,即使不进行方差归一化操作,条件(2)也自然满足,故而我们不再进行任何方差归一化操作(对音频数据,如声谱,或文本数据,如词袋向量,我们通常也不进行方差归一化).非自然图像有手…

Deep Learning 1_深度学习UFLDL教程：Sparse Autoencoder练习（斯坦福大学深度学习教程）

1前言本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了…

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

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…