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葛小妞
这个作者很懒，什么都没留下…
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梯度下降法之二
我感觉这个步长的求解，有点像原创 2014-04-29 21:34:03 · 582 阅读 · 0 评论 -
梯度下降
梯度下降： 如果已知函数的表达式，比如： 我们首先求这个函数的偏导数 然后根据回溯算法求步长： 这是标准的梯度下降算法。 但是我今天见了两个梯度下降算法： 一个是丕子 写的： 他的步长是用求hessian 阵的方法 一个在网上找的heart 数据集的 步长是设定的一个很小的数； 我自己在想，如果我把这个步长改的大一点，是不是迭代次数会少很多。 丕子的梯度下降：翻译 2014-04-29 20:29:18 · 613 阅读 · 0 评论 -
深度学习 第四讲
梯度下降： 随机梯度下降：原创 2014-04-29 14:51:18 · 642 阅读 · 0 评论 -
pca 与 whitening
主成分分析是经常用到的。最近在xuexi原创 2014-05-05 20:11:06 · 641 阅读 · 0 评论 -
deep learning
不的不说的是深度学习很火，火到我没有办法不认真学习一下它。翻译 2014-04-21 22:22:44 · 508 阅读 · 0 评论 -
BFGS 算法
BFGS 算法是拟牛顿算法的一种。我们知道不管是梯度下降、共轭梯度、还是牛顿法，我们都要解决两个问题，一个是下降方向，一个是搜索步长。搜索步长我们一般采取的方法是用满足wolf 条件的线搜索。 本节我们主要介绍BFGS 算法。对于这个算法。我们首先需要知道的是它是一个秩为2的算法。以及它为什么可以用来计算的原因。原创 2014-05-16 22:45:27 · 2923 阅读 · 1 评论 -
稀疏编码
在讲稀疏编码之前，我们首先来了解一下稀疏表示的该暖宝翻译 2014-04-28 18:00:54 · 814 阅读 · 0 评论 -
深度学习 吴立德
1. 什么是DL? 数据： 模型： 模型分为三种： 线性模型： 广义线性模型： 非线性模型：ANN （artificial neural network、） 2. 准则：损失函数： 经验风险： 正则项： 学习目标： 算法： 难点： A: 需要训练的参数太多 B：优化问题是一个非凸优化 C: 深层问题如何调节权重翻译 2014-04-28 16:59:00 · 1373 阅读 · 0 评论 -
深度学习 吴立德 第三讲
翻译 2014-04-28 17:20:21 · 1060 阅读 · 0 评论 -
lbfgs
认识这个算法也算很久了，最早做图像分类的时候，在余凯的程序，原创 2014-05-20 22:20:20 · 1309 阅读 · 0 评论 -
过拟合
hilton 在ImageNet Classfication with Deep Covolutional Neural Networks 文章中原创 2014-05-27 22:31:22 · 822 阅读 · 0 评论