Sparse Filtering 学习笔记(一)网络结构与特征矩阵

        
         Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓“好特征”的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数。本文将主要讨论两个问题:
(1)什么样的特征是好的特征;
(2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数。


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(一)网络结构与特征矩阵

(二)好特征的刻画

(三)目标函数的建立和求解




参考文献


1. Ngiam, J., Koh, P. W., Chen, Z., Bhaskar, S. A., Ng, A. Y. (2011). Sparse Filtering. In NIPS (Vol. 11, pp. 1125-1133).

2. 牛顿法与拟牛顿法学习笔记(五)L-BFGS 算法

3. Deep learning made easy


作者: peghoty 

出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/22071035

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posted @ 2014-03-25 17:18  peghoty  阅读(183)  评论(0编辑  收藏