前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克…

本文由CSDN博客貌似掉线翻译,其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc 本文翻译所在分支: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userg…

0x1 源码区别点 将id变为字符型:$sql = "SELECT * FROM users ORDER BY '$id'"; 0x2实例测试 (1)and rand相结合的方式 payload: http:' and rand(ascii(left(database(),1))=116)--+ (2)利用报错的方式进行 http:' and (select 1 from(select count(*),concat(0x5c,database(),0x5c,floor(rand(0)…

m_Orchestrate learning system---二十九.什么情况下用数据库做配置字段,什么情况下用配置文件做配置 一.总结 一句话总结: 配置文件 开发人员 重置 数据库 非开发人员 重启 配置文件做配置的特点:方便开发人员修改配置,服务器重启的话配置重置. 数据库做配置的特点:方便非开发人员修改配置,服务器重启的话配置不会受到影响. 1.填写表单(比如增加修改)后的history.go(-1)会跳到跳转页面,使后台的代码再执行一遍,这样会给用户及其不好的用户体验,如何解决? 分…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java第四十九章:重载与重写对比详解 下一章 "全栈2019"Java第五十章:继承与构造方法详解 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"Java学习小组&quo…

第四十九个知识点:描述在IPsec和TLS后的基本想法 网络安全协议(Internet Protocol Security,IPsec)和安全传输层协议(Transport Layer Security,TLS)都旨在在不安全的网络中创造一个安全的两方通信.一般来说,这两种机制都是建立一个私密的会话密钥(要么是预先准备的要么是密钥协商的),然后使用对称密码学进行大部分的交流.还有一些关于身份验证的详细信息,但是我将跳过这些内容.虽然这两个最终有相似的目标,但是它们在实现上有很大的不同. IPse…

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R…

abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统目录 abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——ABP总体介绍(一) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——解决方案介绍(二) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——领域层创建实体(三)  abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——定义仓储并实现 (四) abp(net core)+easyu…