BP算法是适合监督学习的,因为要计算损失函数,计算时y值又是必不可少的,现在假设有一系列的无标签train data:  ,其中 ,autoencoders是一种无监督学习算法,它使用了本身作为标签以此来使用BP算法进行训练,即,见如下示例: 自编码器尝试学习一个  的函数,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出  接近于输入 ,这样做的意义在于如果对hidden layer加上一些限制,比如hidden layer的数量限制,就可以从输入数据中发现一些有趣的结构. 举个栗子:假设网络的输入是一张…

BP算法是适合监督学习的,因为要计算损失函数,计算时y值又是必不可少的,现在假设有一系列的无标签train data:  ,其中 ,autoencoders是一种无监督学习算法,它使用了本身作为标签以此来使用BP算法进行训练,即,见如下示例: 自编码器尝试学习一个  的函数,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出  接近于输入 ,这样做的意义在于如果对hidden layer加上一些限制,比如hidden layer的数量限制,就可以从输入数据中发现一些有趣的结构. 举个栗子:假设网络的输入是一张…

An autoencoder neural network is an unsupervised learning algorithm that applies backpropagation, setting the target values to be equal to the inputs. I.e., it uses . Here is an autoencoder: The autoencoder tries to learn a function . In other words,…

In this problem set, you will implement the sparse autoencoder algorithm, and show how it discovers that edges are a good representation for natural images. Step 1: Generate training set Step 2: Sparse autoencoder objective Step 3: Gradient checking…

(一)Autoencoders and Sparsity章节公式错误: s2 应为 s3. 意为从第2层(隐藏层)i节点到输出层j节点的误差加权和. (二)Support functions for loading MNIST in Matlab文件名错误 % Change the filenames if you've saved the files under different names % On some platforms, the files might be saved as %…

Deep Learning 教程翻译 非常激动地宣告,Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,于今日,2013年4月8日,全部翻译成中文.这是中国屌丝军团,从2月20日战役打响之日,经过 50 天的团结奋战,取得的全面彻底的胜利.   此次战役的巨大胜利,之所以令人激动,有三方面的原因.   1. 在 Stanford 网站这个规模不算大,但是行业影响可观的舞台上,彰显了中国屌丝们,旺盛的求战热情,迅猛顽强的战斗作风,训练有素的战术技能.   2. 在…

转载自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder.这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3…

稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1 基本术语 神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network) 1.2 神经元(neuron)模型 这个"神经元"是一个以及偏置项+1为输入值的运算单元,其…

Gradient checking and advanced optimization In this section, we describe a method for numerically checking the derivatives computed by your code to make sure that your implementation is correct. Carrying out the derivative checking procedure describe…

Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders 习题链接:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders sparseAutoencoderLinearCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinearCost(theta, visibleSize, hiddenSize, ... lam…