UFLDL stl-10

最新推荐文章于 2025-06-30 09:03:27 发布
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分类专栏： UFLDL 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zhaohui1995_Yang/article/details/52194767
本文介绍了受 CIFAR-10 启发的 STL10 数据集，该数据集包含未标记数据、训练数据及测试数据三部分，主要用于计算机视觉任务的训练与评估。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

STL-10 数据集
不务正业的猿
10-07 7555
原文： The STL-10 dataset is an image recognition dataset for developing unsupervised feature learning, deep learning, self-taught learning algorithms. It is inspired by theCIFAR-10 datasetbut with some modifications. In particular, each class has fewer la..
stl10.torch:Torch 上的 STL10 数据集
06-24
直接从下载 STL10 数据集并将它们转换为 Torch 表。 基于 STL-10 格式 写入3个文件：stl10-train.t7, stl10-test.t7, stl10-unlabeled.t7 每个文件都是一个表格形式： th > stl10 = torch. load ( ' stl10-train.t7 ' ) th > print (stl10) { data : ByteTensor - size: 5000 x3x96x96 label : ByteTensor - size: 5000 } Unlabeled 文件只有数据字段
stl_10 : 算法
LandscapeMi
12-20 536
待补充
基于SCAN的无监督图像分类教程：STL-10数据集实战
最新发布
gitblog_00448的博客
06-30 355
基于SCAN的无监督图像分类教程：STL-10数据集实战 本文将通过STL-10数据集，详细介绍如何使用SCAN（Semantic Clustering by Adopting Nearest neighbors）方法实现无监督图像分类。SCAN是一种无需人工标注即可学习图像分类的创新方法，其核心思想是通过自监督预训练和语义聚类两个阶段实现。 环境准备 硬件要求 建议使用配备NVIDIA GPU（...
无监督STL-10
cxkshizhenshuai的博客
01-08 767
STL-10 input.py 无监督学习数据集的入口代码
STL-10 dataset
Kylin-Xu的专栏
12-31 7659
STL-10 dataset The STL-10 dataset is an image recognition dataset for developing unsupervised feature learning, deep learning, self-taught learning algorithms. It is inspired by the CIFAR-10 da
UFLDL self-taught 自我学习编程答案
06-29
【压缩包子文件的文件名称列表】中的"stl_exercise"可能表示"Self-Taught Learning Exercise"，即自我学习练习，这可能是一个包含各种编程练习问题和答案的文件夹。在这个文件夹中，可能有多个子文件或子文件夹，...
matlab美白代码-UFLDL-Tutorial-Exercise:此回购包含AndrewNg教授的无监督功能学习和深度学习（UFLDL）在
05-19
Ng教授的无监督功能学习和深度学习（UFLDL）在线教程的完整练习（MATLAB中的代码）： 欢迎您发表评论。 干杯， 董巍山 指数 稀疏自动编码器： sparseae_exercise vectorization_exercise量化： vectorization_...
稀疏PCAmatlab代码-UFLDL_ex:UFLDL的编程练习
05-25
稀疏PCA matlab代码 UFLDL exercises UFLDL有两个版的教程页面, ...这一节代码要为下一节stl服务, 需要完成 , (this case is NOT done well.) 以上除了nn是用python编写, 其它均为matlab. 略去各数据集, minfun等部分.
卷积与池化在UFLDL中的应用练习
在本练习中，我们将使用之前在UFLDL（Unsupervised Feature and Deep Learning）练习中学到的知识，通过卷积和池化技术对STL-10数据集中的8x8图像补丁进行处理，并利用线性解码器对缩减版STL-10数据集中的图像进行...
UFLDL exercise9 Convolution and Pooling
04-13
In this exercise you will use the features you learned on 8x8 patches sampled from images from the STL-10 dataset in the earlier exercise on linear decoders for classifying images from a reduced STL-...
A subset of the STL10 Dataset (stlSubset.zip)
12-04
In all the exercises so far, you have been working only with grayscale images. In this exercise, you will get to work with RGB color images for the first time. Conveniently, the fact that an image has three color channels (RGB), rather than a single gray channel, presents little difficulty for the sparse autoencoder. You can just combine the intensities from all the color channels for the pixels into one long vector, as if you were working with a grayscale image with 3x the number of pixels as the original image.
stl标准数据库
06-09
C++ STL (Standard Template Library标准模板库) 是通用类模板和算法的集 合，它提供给程序员一些标准的数据结构的实现
Deeplearning_project_STL_10
04-01
Deeplearning_project_STL_10 删除了STL 10。 STL为10，火车组为500，为5000，总模型参数为2M로。 외부이데이외부，训练有素的模型权重의사용은지하，Scratch상태에서模型을이다이다。 le 있다있다。 实施和几次尝试 git clone https://github.com/kun-woo-park/Deeplearning_project_STL_10.git cd Deeplearning_project_STL_10 python3 train.py 训练集，验证集，相关性，数据集，分组和数据。 训练集4000개와验证集1000개로두었다。 Res Res Res ResNet의의의。다완성시켰。。 구현된模型구현된다음과다。 自定义ResNet模型 def conv3x3 ( in_planes , out_planes , st
STL-10数据集说明
weixin_44846680的博客
12-10 4485
STL-10数据集说明
STL-10数据集
你的深度学习小站
12-05 6966
STL-10数据集 STL-10数据集是一个用于开发无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的图像识别数据集。其灵感来源于CIFAR-10数据集，但经过一些修改。特别是，与CIFAR-10相比，每个类都有较少的标记训练示例，但提供了大量未标记示例，用于在监督训练之前学习图像模型。主要的挑战是利用未标记的数据（来自与标记数据相似但不同的分布）来构建有用的先验知识。我们还预计，该数据集（96x96）的更高分辨率将使其成为开发更具可扩展性的无监督学习方法的一个具有挑战性的基准。 下载地址：https://cs.st
STL10——手写一个简单版本的unordered_map（包含特点和基本用法）
2402_84438596的博客
10-09 1130
STL10——手写一个简单版本的unordered_map（包含特点和基本用法）
每个种类都整整齐齐？图片分类 STL-10 数据集使用指南
OpenDataLab的博客
08-22 4531
这次给大家介绍的 STL10数据集，是图片分类任务早期常用的基准数据集之一，虽然只有10种样本，图片尺寸也偏小，但是标注类型比较平衡，各种种类都有各500张（train）/800张（test），用于模型训练可以达到比较好的准确度。
C++STL10_STL基本概念,STL三大组件,string容器,vector容器（单端数组）,deque容器（双端数组）
weixin_41865866的博客
09-25 544
STL基本概念,STL三大组件,string容器,vector容器（单端数组）,deque容器（双端数组）
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