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  稀疏自编码器

作者: peghoty

出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/11022243

欢迎转载/分享, 但请务必声明文章出处.

UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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, ...

  7. 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. ...

  8. JVM学习笔记二：垃圾收集算法

    垃圾回收要解决的问题: 哪些内存需要回收? 线程私有区域不需要回收,如PC.Stack.Native Stack:Java 堆和方法区需要 什么时候回收? 以后的文章解答 如何回收? 首先进行对象存活 ...

  9. 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:htt ...

随机推荐

  1. [剑指Offer]38-字符串的全排列

    链接 https://www.nowcoder.com/practice/fe6b651b66ae47d7acce78ffdd9a96c7?tpId=13&tqId=11180&tPa ...

  2. 通过django的rest-framework……（CBV）

    为什么不使用FBV,因为CBV重用性很高 先看一个例子: from django.views.generic.base import View from django.http import Http ...

  3. vba文件对比并高亮显示

    每月月底要和人事要离职人员名单,并账号列表里删除已经离职人员的账号,如下代码通过将账号列表与人事发来的离职清单进行对比,高亮找出离职人员的账号,并进行删除. Sub DeleteMain() Dim ...

  4. application/json和application/x-www-form-urlencoded使用选择

    一.参考资料 选application/x-www-form-urlencoded还是application/json? @RequestBody应用 二.理解 1.@RequestBody的作用 注 ...

  5. 2019年Python数据挖掘就业前景前瞻

    Python语言的崛起让大家对web.爬虫.数据分析.数据挖掘等十分感兴趣.数据挖掘就业前景怎么样?关于这个问题的回答,大家首先要知道什么是数据挖掘.所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 ...

  6. python基础之Day8

    一.什么是文件 文件是操作系统为用户或应用程序提供的一个读写硬盘的虚拟单位 文件的操作核心就:读.写 即我们只需要对于进行读写操作,就是对操作系统发起请求,然后由操作系统将用户或者应用程序对文件的读写 ...

  7. TaxonKit - A cross-platform and Efficient NCBI Taxonomy Toolkit

    https://github.com/0820LL/taxonkit Usage: https://bioinf.shenwei.me/taxonkit/usage/

  8. MongoDB 官网教程 下载 安装

    官网:https://www.mongodb.com/ Doc:https://docs.mongodb.com/ Manual:https://docs.mongodb.com/manual/ 安装 ...

  9. WPF图片拖拉变形、合成

    使用WPF的装饰器(Adorner)实现图片拖拉变形,DrawingVisual高保真合成图片.效果如下: 源码:https://gitee.com/orchis/ImageFotoMix.git

  10. Object.defineProperty之observe实现

    对数据对象的属性批量劫持设置: <script type="text/javascript"> function observe(data){ if(!data || ...