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:自编码算法是一个无监督学习算法.它通过学习hw,b(x) = x,因此最后的outputlayer单元数与inputlayer单元数量相等,而中间的hiddenlayer能够非常大.这是加个稀疏惩处项,就相当于使中间非常多结点的激励值为0.这样就是类似于PCA了.算法就是反向传播,这里不做介绍.能够看教程!…

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…

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   第4步:利用误差反向传播进行微调   第5步:利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试 下面将程序实现过程中的关键代码post出,欢迎各位网友指点! stackedAEExercise.m clc clear close all addpath ../common/ addpath ../comm…

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…

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:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

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图像块儿 (2)调用display_network函数,以网格的形式,随机显示多个扣取的图像块儿 (3)梯度校验,该部分的目的是测试函数是否正确,可以由单独的函数checkSparseAutoencoderCost实现 ①利用sparseAutoencoderCost函数计算网路的代价函数和梯度值…

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…

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…

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 learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

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机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…