UFLDL Tutorial

UFLDL Tutorial From Ufldl Jump to: navigation, search Description: This tutorial will teach you the main ideas of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning.  By working through it, you will also get to implement several feature learning/deep le

之前一直没怎么接触过代码,前段时间朋友提起了caffe.本想看看caffe怎么用,无奈自己太渣了,不会用……想起之前也没怎么接触过这方面知识,就从入门开始吧.本文代码来自UFLDL tutorial. 1.函数分析 MATLAB代码,和UFLDL Tutorial对应.代码调用minFunc求解,可以先看第二部分再看此处. minFunc : uncontrained optimizer using a line search strategy.(注:虽然此处没有表明,但方法只能求解无约束凸优化

今天太长姿势了,什么叫懂了也写不出代码说的不就是我吗,就那么几行代码居然叽叽歪歪写了一个小时. 首先exercise要实现的是softmax的cost function和gradient,如下图: (1) (2) (3) 下面就来仔细分析怎么不借助for循环高效的实现上面三个函数. 首先P是一个关键,因为在J和梯度中都出现了,所以现在实现P. 可以看到theta和X的乘积是一个十分重要的量,因为在分子分母中都出现了,所以首先计算假设h=exp(θTX),那么h(k,i)就是exp(θ(k)T*x

Neural Networks From Ufldl Jump to: navigation, search Consider a supervised learning problem where we have access to labeled training examples (x(i),y(i)).  Neural networks give a way of defining a complex, non-linear form of hypotheses hW,b(x), wit

卷积的实现: 对于每幅图像,每个filter,首先从W中取出对应的filter: filter = squeeze(W(:,:,filterNum)); 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image: % Flip the feature matrix because of the definition of convolution, as explained later filter = rot90(squeeze(filter),2); % Obtain the

抱歉,大家,这里不是要分享如何学习deep learning,而是想要记录自己学习deep learning的小历程,算是给自己的一点小动力吧,希望各位业内前辈能够多多指教! 看到有网友提到,Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial是入门不错的教程,好吧,试着从这里开始吧,加油! UFLDL即Unsupervised Feature Learning and Deep Learning 发现这个网页教程居然有中文版,还是很惊喜的! 该网页课程已经稳定的章节包括: 稀疏自编码器.矢

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

感谢博临天下,笔记太好,我就直接搬过来再添加了.http://www.cnblogs.com/fanyabo/p/4060498.html 一.引言 本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu,以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorial http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴.回归问题的目标是给定D维输入变量x,并且每一个