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…

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…

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第四十八课:轨迹球 轨迹球实现的鼠标旋转 使用鼠标旋转物体,很简单也有很多实现方法,这里我们教会你模拟轨迹球来实现它.   轨迹球控制 By Terence J. Grant (tjgrant@tatewake.com) 如果只用鼠…

1.简介 webdriver有三种判断元素状态的方法,分别是isEnabled,isSelected 和 isDisplayed,其中isSelected在前面的内容中已经简单的介绍了,isSelected表示查看元素是否被选中,一般用在勾选框中(多选或者单选),isDisplayed表示查看选中是否可见.isEnabled表示查什么呢?isEnabled表示查看元素是否可以进行操作,比如,点击,输入等. 2.isEnabled()源码 /** * Is the element currentl…

第四十八个知识点:TPM的目的和使用方法 在检查TPM目的之前,值得去尝试理解TPM设计出来的目的是为了克服什么样的问题.真正的问题是信任.信任什么?首先内存和软件运行在电脑上.这些东西能直接的通过操作系统进行获取,因此能在操作系统层级的攻击者可以访问秘密信息(例如安全密钥).:如果这些密钥直接存储在内存中,并被软件访问,那么攻击者很容易从存储密钥的内存位置读取密钥,从而危害安全性. 围绕这一问题的一个方案是确保密钥不会直接存储在可以被软件访问的计算机内存中.考虑到密钥对于安全应用程序是必需的,…

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---二十八.字體圖標iconfont到底是什麼 一.总结 一句话总结: 阿里巴巴 图标库 iconfont-阿里巴巴矢量图标库 1.表格的tr(一行)中有很多按钮怎么布局? 另一行 tr里面没有办法设置相对定位绝对定位, 所以更好的策略就是在这行下面另外弄一行,来放这些按钮,设置这一行的colspan属性就好了 实在是颇有点无奈之举的味道在里面 2.在amazeui中设置按钮在小屏幕的时候隐藏怎么设置? am-hide-sm-only…

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…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…