Deep Learning Tutorial (翻译) 之 RBM

英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/rnnrbm.html 使用RNN-RBM建模和生成复调音乐序列 本教程提供了论文(pdf)中描述的RNN-RBM的基本实现. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面

英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/lstm.html LSTM 网络用于情感分析

英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/dA.html 自编码 一个自编码接受x作为输入,映射成隐藏层表示y: 其中,s是非线性函数,如sigmod.y通过一个decoder映射成与x有着相同shape的重构的z,通过相似的转换: z可以看作是x的预测,给定编码code y.可选地,W'可以是W的转置,W‘=WT,目标是优化参数W,b,b'使得平均重构误差最小. 重构误差取决于输入数据的合适的分布假设,可以使用传统的平方差,如果输入是位变量,可以使

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi

原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数?) DNN(Deep Neural Networks): MSE(Means Square Error,均方误差) / CE(Cross Entropy,交叉熵) - Use to minimum total loss for softmax layer. CE is better. Mini-batch &

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

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

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:[email protected] 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下

机器学习——深度学习(Deep Learning) 分类: Machine Learning2012-08-04 09:49 142028人阅读 评论(70) 收藏 举报 algorithmclassificationfeaturesfunctionhierarchy Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习