UFLDL教程(一)---稀疏自编码器
神经网络模型
简单的神经网络
前向传播
代价函数
对于单个例子 。其代价函数为:
给定一个包括m个例子的数据集,我们能够定义总体代价函数为:
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
梯度检验
给定一个被觉得能计算 的函数
,我们能够用以下的数值检验公式
计算两端是否一样来检验函数是否正确。
自编码神经网络
整体代价函数
UFLDL教程(一)---稀疏自编码器的更多相关文章
- UFLDL接听教程练习(来自编码器和矢量编程疏)
最近想在深入学习研究,开始看UFLDL(unsuprisedfeature learning and deep learning)教程了.特将课后习题答案放在这里,作为一个笔记. 笔记: 1:自编码算 ...
- 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 ...
- UFLDL教程(六)之栈式自编码器
第0步:初始化一些参数和常数 第1步:利用训练样本集训练第一个稀疏编码器 第2步:利用训练样本集训练第二个稀疏编码器 第3步:利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型 ...
- Deep Learning 9_深度学习UFLDL教程:linear decoder_exercise(斯坦福大学深度学习教程)
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图像块中提取颜色特 ...
- Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程:Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercis ...
- UFLDL教程之(一)sparseae_exercise
下面,将UFLDL教程中的sparseae_exercise练习中的各函数及注释列举如下 首先,给出各函数的调用关系 主函数:train.m (1)调用sampleIMAGES函数从已知图像中扣取多个 ...
- UFLDL 教程学习笔记(二)反向传导算法
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 ...
- 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 ...
- Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程:Convolutional Neural Network_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep lear ...
- Deep Learning 13_深度学习UFLDL教程:Independent Component Analysis_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机 ...
随机推荐
- LeetCode(104) Maximum Depth of Binary Tree
题目 Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the l ...
- ThreadLocal 的分析
http://blog.csdn.net/LHQJ1992/article/details/52451136 个人感觉这是所有关于ThreadLocal里中最靠谱的一篇文章. ps:其实官方文档才是最 ...
- python中获取python版本号的方法【转】
原文 python3 #!/usr/bin/python # 第1种方法 import platform print(platform.python_version()) >>> i ...
- [android 应用开发]android 分层
1 应用层, 2 应用框架层(框架是所有开发人员共同使用和遵守的约定) 3 系统运行库层 4 linux内核层
- shell-001
for: shell_test #!/bin/bash var= var=$var+ echo $var mkdir only_a_joke shell_joke #!/bin/bash ./shel ...
- NYOJ-258/POJ-2559/HDU-1506 Largest Rectangle in a Histogram,最大长方形,dp或者单调队列!
Largest Rectangle in a Histogram 这么经典的题硬是等今天碰到了原题现场懵逼两小时才会去补题.. ...
- [BZOJ3339] Rmq Problem(线段树)
传送门 这个题的方法好像很多啊 1.莫队暴力 2.线段树 + 离线处理 先预处理出sg[i]表示前i个数的sg值,next[i]表示i的下一位置在哪里,如果后面再没有i,那么next[i] = n + ...
- wsgi 简介
原文博客地址 http://blog.csdn.net/on_1y/article/details/18803563
- SpringBoot项目整合Druid进行统计监控
0.druid介绍,参考官网 1.在项目的POM文件中添加alibaba的druid依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</group ...
- chromedriver错误信息提示
The open chrome driver window displays: Starting ChromeDriver (v2.8.241075) on port 10820 [8804:7492 ...