摘要： 本文是读Ng团队的论文” An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning”后的分析，主要是针对一个隐含层的网络结构进行分析的，分别对比了4种网络结构，k-means, sparse autoencoder, sparse rbm, gmm。最后作者得出了下面几个结论：1. 网络中隐含层神经元节点的个数，采集的密度（也就是convolution时的移动步伐）和感知区域大小对最终特征提取效果的影响很大，甚至比网络的层次数，deep learning学习算法本身还要重要。2. Whitening在预处理过.. 阅读全文