UFLDL 教程学习笔记（三）

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UFLDL 教程学习笔记（三）自编码与稀疏性

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇稀疏自编…

UFLDL 教程学习笔记（三）

教程地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ logstic regression是二分类的问题,如果想要多分类,就得用softmax regression. 这节比较难理解的是cost function,实际上,cost function就是最大似然估计加上了个负号. 理论部分参考这位博主的博文:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/22…

UFLDL 教程学习笔记（四）主成分分析

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第二篇预处理:…

UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇稀疏自编…

UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇稀疏自编…

UFLDL 教程学习笔记（四）

课程地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/ 在之前的练习中,图片比较小,这节课的方法可以应用到更大的图像上. Fully Connected Networks 在sparse autoencoder(后面会讲到)中,一种设计选择是将输入层与隐藏层fully connect,这种方式对图片小的情况下计算量还可以接受,但对大图片来说变得不可接受. Locally Conn…

UFLDL 教程学习笔记（六）主成分分析

教程:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 以及这篇博文,写的很清楚:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/11451327 PCA是对数据实现降维,一般做数据的预处理.关于PCA,可参考http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/4495812.html 主要讲的是如何降维,以及如何确定维数K.…

UFLDL 教程学习笔记（一）

ufdl的新教程,从基础学起.第一节讲的是线性回归.主要目的是熟悉目标函数,计算梯度和优化. 按着教程写完代码后,总是编译出错,一查是mex的原因,实在不想整了. 这位博主用的是向量,比较简洁:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/38377023 这位博主用的是循环,更好理解:http://www.cnblogs.com/william7neral/p/4448566.html 接下来是logistic regression和向量化…

UFLDL 教程学习笔记（二）

课程链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LogisticRegression/ 这一节主要讲的是梯度的概念,在实验部分,比较之前的线性回归的梯度与通过定义来计算的梯度,统计二者之间的误差. 线性回归得到的是一个连续值,有时我们想得到0或者1这样的预测值,这就要用到logistic regression.因为要得到的是概率值, 之前的表示函数显然已经不合适了,这时需要用到新的函数来表示: 我们的目标就是对theta做优化,当x属于1时,…

学习笔记(三)--->《Java 8编程官方参考教程（第9版）.pdf》:第十章到十二章学习笔记

回到顶部注:本文声明事项. 本博文整理者:刘军本博文出自于: <Java8 编程官方参考教程>一书声明:1:转载请标注出处.本文不得作为商业活动.若有违本之,则本人不负法律责任.违法者自负一切法律责任. 2: 本书对应的jdk为 jdk8版本 3:因为内容容量太大,编辑器无法承受于是给拆分了以下版本: <Java 8编程官方参考教程(第9版).pdf>学习笔记(一)--->第一章到六章学习笔记:讲:java的历史和演变.Java概…

UFLDL深度学习笔记（三）无监督特征学习

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数$W, b$: 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

UFLDL深度学习笔记（一）反向传播与稀疏自编码

UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码前言近来正在系统研究一下深度学习,作为新入门者,为了更好地理解.交流,准备把学习过程总结记录下来.最开始的规划是先学习理论推导:然后学习一两种开源框架:第三是进阶调优.加速技巧.越往后越要带着工作中的实际问题去做,而不能是空中楼阁式沉迷在理论资料的旧数据中.深度学习领域大牛吴恩达(Andrew Ng)老师的UFLDL教程 (Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)提供了很好的基础理论推导…

Webpack新手入门教程(学习笔记)

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: center; font: 30.0px Helvetica; color: #000000 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px "PingFang TC Semibold"; color: #000000 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0…

NumPy学习笔记三股票价格

NumPy学习笔记三股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记三主要操作股票价格数据. 股票价格数据通常包括开盘价.最高价.最低价和收盘价.…

UFLDL深度学习笔记（六）卷积神经网络

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

amazeui学习笔记三（你来我往1）--常见问题FAQs

amazeui学习笔记三(你来我往1)--常见问题FAQs 一.总结 1.DOM事件失败:记得加上初始化代码,例如图片轮播 $('#my-slider').flexslider(); 2.jquery:Amaze依赖jquery,所以如果效果没出来,看看有没有jquery 3.Chrome 开发者工具:推荐使用 Chrome 开发者工具. 二.常见问题FAQs 目录使用问题使用时遇到问题如何准确定位? 免费吗? Amaze UI 目前没有 xx 组件,有没有推荐的? 「爱上一匹野马,可你的…

尚硅谷韩顺平Linux教程学习笔记

目录尚硅谷韩顺平Linux教程学习笔记写在前面虚拟机 Linux目录结构远程登录Linux系统 vi和vim编辑器关机.重启和用户登录注销用户管理实用指令组管理和权限管理定时任务调度 Linux磁盘分区.挂载网络配置进程管理 RPM YUM 搭建JAVAEE环境安装Tomcat 安装Eclipse 安装mysql Shell编程 Shell编程综合案例 Python定制篇开发平台Ubuntu 尚硅谷韩顺平Linux教程学习笔记写在前面学习链接:尚硅谷韩顺平Linux…

Oracle学习笔记三 SQL命令

SQL简介 SQL 支持下列类别的命令: 1.数据定义语言(DDL) 2.数据操纵语言(DML) 3.事务控制语言(TCL) 4.数据控制语言(DCL) …

[Firefly引擎][学习笔记三][已完结]所需模块封装

原地址:http://www.9miao.com/question-15-54671.html 学习笔记一传送门学习笔记二传送门学习笔记三导读: 笔记三主要就是各个模块的封装了,这里贴出各个模块一览表,封装完毕我就更新一个状态,并且补上模块说明模块名方法名方法说明封装状态用户基础模块userModeluserLogin用于用户登陆时的方法已封装regUser注册用户的方法已封装heartCheck用户更新心跳时间的方法已封装heartCheck用户心跳检测的方法已封装funds…

JSP学习笔记(三):简单的Tomcat Web服务器

注意:每次对Tomcat配置文件进行修改后,必须重启Tomcat 在E盘的DATA文件夹中创建TomcatDemo文件夹,并将Tomcat安装路径下的webapps/ROOT中的WEB-INF文件夹复制到创建的TomcatDemo文件夹中.如下图: 在TomcatDemo的根目录下创建index.html文件,并且写入如下代码: <html> <title> JSP学习 </title> <body> <a>JSP学习笔记(三):简单的Tomca…

jfinal框架教程-学习笔记

jfinal框架教程-学习笔记 JFinal 是基于 Java 语言的极速 WEB + ORM 开发框架,其核心设计目标是开发迅速.代码量少.学习简单.功能强大.轻量级.易扩展.Restful.在拥有Java 语言所有优势的同时再拥有 ruby.python.php 等动态语言的开发效率!为您节约更多时间,去陪恋人.家人和朋友!(鼓掌!~~) JFinal 有如下主要特点:  MVC 架构,设计精巧,使用简单  遵循 COC 原则,零配置,无 xml  独创 Db + Re…

java之jvm学习笔记三(Class文件检验器)

java之jvm学习笔记三(Class文件检验器) 前面的学习我们知道了class文件被类装载器所装载,但是在装载class文件之前或之后,class文件实际上还需要被校验,这就是今天的学习主题,class文件校验器. class文件校验器,保证class文件内容有正确的内部结构,java虚拟机的class文件检验器在字节码执行之前对文件进行校验,而不是在执行中进行校验 class文件校验器要进行四趟独立的扫描来完成校验工作 class文件校验器分成四趟独立的扫描来完成校验. 第一趟在装载字…

VSTO学习笔记(三) 开发Office 2010 64位COM加载项

原文:VSTO学习笔记(三) 开发Office 2010 64位COM加载项一.加载项简介 Office提供了多种用于扩展Office应用程序功能的模式,常见的有: 1.Office 自动化程序(Automation Executables) 2.Office加载项(COM or Excel Add-In) 3.Office文档代码或模板(Code Behind an Office Document or Template) 4.Office 智能标签(Smart Tags) 本次我们将学习使…

Java IO学习笔记三

Java IO学习笔记三在整个IO包中,实际上就是分为字节流和字符流,但是除了这两个流之外,还存在了一组字节流-字符流的转换类. OutputStreamWriter:是Writer的子类,将输出的字符流变为字节流,即:将一个字符流的输出对象变成字节流的输出对象. InputStreamReader:是Reader的子类,将输入的字节流变为字符流,即:将一个字节流的输入对象变成字符流的输入对象. 一般在操作输入输出内容就需要使用字节或字符流,但是有些时候需要将字符流变成字节流的形式,或者将字节…

Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) 补充 hector_slam 记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等. Indigo集成的rplidar基本功能驱动等. 参考文档 http://wiki.ros.org/rplidar 需要下载的包和版本号hy…

Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) indigo rplidar rviz slam

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(三) indigo rplidar rviz slam 记录一下rplidar传感器在ROS(indigo)配置使用等. Indigo集成的rplidar基本功能驱动等. ×基本安装× 通过下面命令安装: --sudo apt-get ins…