UFLDL——Exercise:Self-Taught Learning 自我学习

最新推荐文章于 2019-08-13 12:26:58 发布
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#UFLDL #Self-Taught Learning #自我学习 #非监督学习

本博客介绍了UFLDL教程中的自我学习实验，通过稀疏自动编码学习低维特征，提高了手写数字识别的准确性。实验比较了不同迭代次数对结果的影响，并探讨了无监督特征学习在自学习和半监督学习中的应用。

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实验要求可以参考deeplearning的tutorial， Exercise:Self-Taught Learning  。本实验和上一个实验一样都是对手写数字0-9的识别，区别在于上一个实验直接把原始图像的像素值作为特征输入到softmax回归进行分类，而本实验通过自学习从原始像素值从学习到维度更低的特征（稀疏自动编码），再交给softmax回归，相当于比之前的实验多了自学习特征的步骤，最后实验显示，加上自学习特征之后模型的正确率更高。

1. 神经网络结构：

实验中为三层神经网络，输入层28*28个neuron，隐含层200个neuron（都不包括bias结点），输出层为10个neuron。

2. 数据：

实验中的数据采用的是MNIST手写数字数据库（0-9手写数字），共6万个手写数据，每个样本是大小为28*28的图片，下图是把训练数据中的前100个手写数据图像进行显示。
 

因为稀疏自动编码为非监督模型，softmax回归为监督模型，所以我们把原始数据集分成unlabeled数据集和labeled数据结
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UFLDL教程答案(5):Exercise:Self-Taught Learning
JiangV的博客
12-19 2315
matlab 实现无监督训练自编码，再加上softmax对mnist手写数字分类。
UFLDL教程: Exercise:Self-Taught Learning
jiandanjinxin的专栏
06-14 1337
自我学习 Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions 1.先训练稀疏自编码器提取特征，再把特征和label给softmax分类器进行训练，最后用test数据集进行测试。 2.由于实际应用中找到大量有标注的样本是非常困难的，所有采用先用大量无标注样本来进行无监督训练自编码器，再用自编码器...
Stanford UFLDL教程 Exercise:Self-Taught Learning
GarfieldEr007的专栏
12-06 1330
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教程地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial Exercise地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Self-Taught_Learning
UFLDL教程（五）之self-taught learning
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08-27 345
这里所谓的自学习，其实就是利用稀疏自编码器对无标签样本学习其特征 该自学习程序包括两部分： 稀疏自编码器学习图像特征（实现自学习）---用到无标签的样本集 softmax回归对样本分类---用到有标签的训练样本集 准备工作 下载Yann Lecun的MNIST数据集，本程序用到了如下的两个数据集： 第0步：设置神经网络的结构 该神经网络包括三层： 输入...
UFLDL：Self-Taught Learning
11-07
实验要求可以参考deeplearning的tutorial， Exercise:Self-Taught Learning 。本实验和上一个实验一样都是对手写数字0-9的识别，区别在于上一个实验直接把原始图像的像素值作为特征输入到softmax回归进行分类，而本...
UFLDL exercise6 Self-Taught Learning
04-09
The self-taught learning paradigm with the sparse autoencoder and softmax classifier to build a classifier for handwritten digits.
Ufldl Exercise:Self-Taught Learning
zfq的专栏
12-22 491
将稀疏自编码器与softmax回归结合起来，形成一个简单的三层网络，数据还是mnist，即第一层为28*28个神经元的输入层，中间一个200个神经元的隐藏层，后面再跟一个softmax的5分类loss层。 首先用稀疏自编码的方法无监督训练隐藏层，数据为5-9label的图像，将隐藏层的权值W1训练成下面这样的模式（之前已经做过的）： 为200张图片，每张图片都是一个神经元的权值按顺序组成的数
UFLDL Exercise:Self-Taught Learning
YSM'wall
11-19 1031
这一节还是实现一个手写数字识别器，不过跟上一节不一样的是用
UFLDL教程练习题答案——self-taught learning
03-12
UFLDL教程练习题答案——self-taught learning，里面的代码都是最优的，可以替换之前资源里面的代码
Self-taught Learning: Transfer Learning from Unlabeled Data
06-12
Self-taught Learning: Transfer Learning from Unlabeled Data
UFLDL Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化
01-01
UFLDL Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化 matlab代码 只需下载训练集和测试集就可以直接运行
Exercise:Self-Taught Learning 代码示例
accomolate的专栏
12-23 669
练习参考Self-Taught Learning 结合使用稀疏自编码器和Softmax分类器对0到4的手写数字进行分类。首先利用稀疏自编码器无监督学习手写数字5到9的特征。利用学到的权重和偏置计算手写数字0到4的激活值，并将激活值作为Softmax分类器的输入进行分类（有监督学习）。 Train the sparse autoencoder opttheta = th
UFLDL Tutorial_Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning
Kylin-Xu的专栏
12-12 2049
Self-Taught Learning Contents  [hide] 1 Overview2 Learning features3 On pre-processing the data4 On the terminology of unsupervised feature learning Overview A
Self-Taught Learning
freeliao的专栏 在路上奔跑。。。
02-19 3721
自编码器是一个三层的feed-forward神经网络模型，输入层经过隐含层的特征表示后再重构出跟输入层逼近的输出层，中间的隐含层是特征表示层，表示对输入层学习到的特征，这些特征可能更好地表示了数据，如果用学到的特征来训练数据分类或回归可能学习效果更好，于是就有了自我学习和无监督特征学习。     如果我们有很多的未标注数据，那就更好了，我们可以用自编码器学习特征表示，然后用学到的特征表示
UFLDL新版教程与编程练习（十一）：Self Taught Learning（自我学习）
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08-13 551
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