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
- Day15模块(导入,使用)
Day15模块 什么是模块: 一系列功能的集合体 一个py文件就是一个模块 aaa.py就是aaa模块 模块四种形式: 内置的模块 py文件 第三方的 包 模块三种来源:内置的,第三方,自定义 为什么 ...
- LeetCode(108) Convert Sorted Array to Binary Search Tree
题目 Given an array where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST. ...
- cs231n课程索引
课程资源 课程官网 课程视频-youtube 课程视频-字幕版 官方笔记 官方笔记-中文版 课程作业参考答案
- Luogu 2216 [HAOI2007]理想的正方形 (单调队列优化)
题意: 给出一个 N×M 的矩阵,以及一个数值 K ,求在给定的矩阵中取出一个 K×K 的矩阵其中最大值减去最小值的最小值. 细节: 没有细节来发暴力走天下,20分也是分啊~~~ QAQ. 分析: 感 ...
- 【SaltStack】在Master上给Minion端安装zabbix
一.IP信息说明 [Master] IP: 192.168.236.100 [Minion] IP: 192.168.236.101 二.配置SaltStack 关于SaltStack Master和 ...
- iptables防火墙简介
原文地址:http://drops.wooyun.org/tips/1424 一.iptables介绍 linux的包过滤功能,即linux防火墙,它由netfilter 和 iptables 两个组 ...
- 2,格式化输出and编码基础
格式化输出: input格式化输出: name = input('请输入姓名:') name = input('请输入姓名:') Age = int(input('请输入年龄:')) job = in ...
- 高级java、C#、php、SQL、JavaScript......+n多编程语言学习分享
/*入园两周年纪念.在搬砖之路一去不返*/ //搬砖什么都好,就是有点伤Ctrl键. <div style="display:none;"> </div>
- linux 第五部分 系统管理员 网络设定与备份
linux 第五部分 系统管理员 网络设定与备份 系统基本设置 1.网络的设置 手动设置与dhcp自动获得 以及更改主机名称 centos 7 对网卡编号的规则 enol1 b ...
- 84. Spring Boot集成MongoDB【从零开始学Spring Boot】
至于MongoDB网上有很多相关的资料,所以在这里不进行过多的介绍,我们在这里主要是介绍下如何将mongodb与spring boot结合使用.本节大纲: (1) 准备工作: (2) 新建一个mave ...