UFLDL教程（六）之栈式自编码器

漫谈autoencoder:降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器(含tensorflow实现) 2018年08月11日 20:45:14 wblgers1234 阅读数 13196更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/81545079 0. 前言   在非监督学习中,最典型的一类神经

部分内容来自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络,其前一层自编码器的输出作为其后一层自编码器的输入.对于一个  层栈式自编码的编码过程就是,按照从前向后的顺序执行每一层自编码器的编码步骤. 自编码器的隐含层t会作为t+1层的输入层,第一个输入层就是整个神经网络的输入层

神经网络模型 简单的神经网络 前向传播 代价函数 对于单个样例 ,其代价函数为: 给定一个包含m个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项  是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. 反向传播算法 反向传播算法,它是计算偏导数的一种有效方法. 批量梯度下降法 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

前言 栈式去噪自编码器是栈式自动编码器的扩展[Bengio07],并且它在[Vincent08]里有介绍. 这次教程建立在之前的去噪自编码器Denoising Autoencoders.如果你对自编码器没什么了解,建议你先了解一下. 栈式自编码器 通过把上一层去噪自编码器找到的隐藏输入(output code)当作下一层的输入,我们可以把去噪自编码器以栈的形式构成一个深度网络.这种无监督预训练的结构在一层里同时实现.每一层当作一个去噪自编码器,通过重构输入(上一层的输出)最小化损失.一旦前面 层

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

稀疏编码(SparseCoding) sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征(稀疏的).选择使用具有稀疏性的分量来表示我们的输入数据是有原因的,因为绝大多数的感官数据,比如自然图像,可以被表示成少量基本元素的叠加,在图像中这些基本元素可以是面或者线. 稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量使得我们能将输入向量x表示成这些基向量的线性组合: 这里构成的基向量要求是超完备的,即要求k大于n,这样的方程就大多情况会有无穷多个解,此时我们给

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51

随着不同终端(Pad/Mobile/PC)的兴起,对开发人员的要求越来越高,纯浏览器端的响应式已经不能满足用户体验的高要求,我们往往需要针对不同的终端开发定制的版本.为了提升开发效率,前后端分离的需求越来越被重视,后端负责业务/数据接口,前端负责展现/交互逻辑,同一份数据接口,我们可以定制开发多个版本. 这个话题最近被讨论得比较多,阿里有些BU也在进行一些尝试.讨论了很久之后,我们团队决定探索一套基于NodeJS的前后端分离方案,过程中有一些不断变化的认识以及思考,记录在这里,也希望看到的同学参

学习UFDL栈式自编码算法的笔记 深度网络的优势 深度神经网络,即含有多个隐藏层的神经网络.通过引入深度网络,我们可以计算更多复杂的输入特征.因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换,因此深度神经网络拥有比"浅层"网络更加优异的表达能力(例如可以学到更加复杂的函数关系). 其实三层网络,只要能无限增加隐层的单元数就能拟合任何函数.而使用深度网络的最主要优势是:它能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络大得多的函数集合.正式点说,我们可以找到一些函数,这些函数可以用k层网络简洁地表