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2015年11月2日
Deep Learning 4_深度学习UFLDL教程:PCA in 2D_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
摘要: 前言 本节练习的主要内容:PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的。要注意区别比较二维数据与二维图像的不同,特别是在代码中,可以看出主要二维数据的在PCA前的预处理不需要先0均值归一化,而二维自然图像需要先0...
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posted @ 2015-11-02 13:13 夜空中最帅的星
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2015年10月30日
Deep Learning 3_深度学习UFLDL教程:预处理之主成分分析与白化_总结(斯坦福大学深度学习教程)
摘要: 1PCA ①PCA的作用:一是降维;二是可用于数据可视化;注意:降维的原因是因为原始数据太大,希望提高训练速度但又不希望产生很大的误差。 ② PCA的使用场合:一是希望提高训练速度;二是内存太小;三是希望数据可视化。 ③用PCA前的预处理:(1)规整化特征的均值大致为0;(2)规整化不同特征的...
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posted @ 2015-10-30 13:58 夜空中最帅的星
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2015年10月29日
Deep Learning 2_深度学习UFLDL教程:矢量化编程(斯坦福大学深度学习教程)
摘要: 1前言 本节主要是让人用矢量化编程代替效率比较低的for循环。 在前一节的Sparse Autoencoder练习中已经实现了矢量化编程,所以与前一节的区别只在于本节训练集是用MINIST数据集,而上一节训练集用的是从10张图片中随机选择的8*8的10000张小图块。综上,只需要在前一节的代码中...
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posted @ 2015-10-29 15:52 夜空中最帅的星
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2015年10月28日
Deep Learning 1_深度学习UFLDL教程:Sparse Autoencoder练习(斯坦福大学深度学习教程)
摘要: 1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西。 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不...
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posted @ 2015-10-28 14:41 夜空中最帅的星
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