Deep Learning 15：RBM的学习

<Deep Learning>(深度学习)中文版开放下载   <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供, 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 书籍原版英文目录: Deep Learning Table of Contents Acknowledgements Notation 1 Introduction

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.1 http://blog.csdn.net/sunbow0/ Spark MLlib Deep Learning工具箱,是根据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法,在SparkMLlib中的实现.具体Spark MLlib Deep Learning(深度学习)目录结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源码 2.源码解析 3.实例 第二章Deep Belief Nets(DBNs

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 2基础及源码解析 2.1 Neural Net神经网络基础知识 2.1.1 神经网络 基础知识参照: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 2.1.2 反向传导算法

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 3实例 3.1 测试数据 3.1.1 测试函数 采用智能优化算法的经典测试函数,如下: (1)Sphere Model 函数表达式 搜索范围 全局最优值 函数简介:此函数为非线性的对称单峰函数,不同维之间是不可分离的.此函数相对比较简单,大多数算法都能够轻松地达到优化效果,其主要用于测试算法的寻优

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th

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图像块中提取彩色特征,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

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数

1.     http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/default.html?page=1 博客园tornadomeet的博文,楼主参加了天津的DL学习,里面有很全的DL学习笔记,很值得学习. 2.     http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781396 CSDN的zhouxy09(甘苦人生)的博文,楼主对DL系列的概述很详细 3.     http://blog.c

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非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系

1 前言 Andrew Ng的UFLDL在2014年9月底更新了! 对于开始研究Deep Learning的童鞋们来说这真的是极大的好消息! 新的Tutorial相比旧的Tutorial增加了Convolutional Neural Network的内容,了解的童鞋都知道CNN在Computer Vision的重大影响.并且从新编排了内容及exercises. 新的UFLDL网址为: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 2 Linear Regression