UFLDL Exercise:Vectorization

最新推荐文章于 2018-04-14 20:41:38 发布
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本文提供斯坦福大学深度学习课程中关于主成分分析(PCA)与白化处理的练习题解答链接，并回顾了稀疏自编码器的向量化实现。
UFLDL教程Exercise答案(2)：Vectorization
ClaireQi的博客
11-21 602
教程地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial Exercise地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Vectorization
深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 3：Vectorization
Flood Sung的专栏
11-19 5104
1 Vectorization 简述Vectorization 翻译过来就是向量化，各简单的理解就是实现矩阵计算。为什么MATLAB叫MATLAB？大概就是Matrix Lab，最根本的区别于其他通用语言的地方就是MATLAB可以用最直观的方式实现矩阵运算，MATLAB的变量都可以是矩阵。通过Vectorization，我们可以将代码变得极其简洁，虽然简洁带来的问题就是其他人看你代码就需要研究一番
UFLDL Exercise:Vectorization
YSM'wall
11-18 1143
这一节主要教的是矢量化编程，所以跟机器学习关系
UFLDL教程答案(2):Exercise:Vectorization
JiangV的博客
12-12 2286
matlab矢量化还是比较容易实现的，和矩阵化向量化的数学公式基本可以直接对应。
UFLDL教程 Exercise:Vectorization（答案）
qianqiangeliao的专栏
10-11 836
（注：本人刚刚着手DL，所以博文也仅属于学习笔记范畴，每篇博文我都会将内容摘抄地址附在最上面，如果冒犯原作者，请见谅哈~）
UFLDL Tutorial-Vectorization
sinat_25882019的博客
03-17 417
新手学习，如果哪里写错了，欢迎指正。 这门课程网站是http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 这一节主要是将如果遇到循环次数较多的情况下，matlab跑起来就很慢了。这种情况下就该想办法改进了，于是引出了这一节。 当我们按照常规思维对矩阵进行分块运算，最后发现运行时间很长。正如课程第二节我实现的逻辑回归代码，跑起来巨慢。这个时候可以直接转换思维，对整个矩阵进行操作
最新Tutorial 学习笔记 3：Vectorization
11-07
在“Exercise2 Vectorization”中，你可能会遇到以下几种练习： 1. **基本向量化操作**：例如，通过Numpy数组实现加法、减法、乘法和除法。 2. **向量和矩阵运算**：如向量点积、外积，以及矩阵乘法。 3. **函数...
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
vectorization_exercise量化： vectorization_exercise 二维PCA： PCA_2D_exercise PCA和美白： PCA_exercise Softmax回归： softmax_exercise 自学式学习： stl_exercise 实现数字分类的深层网络： stackedae_...
SLIDE - Accelerating SLIDE Deep Learning on Modern CPUs - Vectorization, Quantizations, Memory Optimizations, and More - 2021 (2103.10891)-计算机科学
04-22
VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MOREShabnam Daghaghi 1 Nicholas Meisburger 1 Mengnan Zhao 1 Yong Wu 2 Sameh Gobriel 3 Charlie Tai 3 Anshumali Shrivastava 1ABSTRACT Deep ...
UFLDL之矢量化Vectorization
shirleycyy的博客
04-14 216
课程地址点击打开链接
Exercise:Vectorization 代码示例
accomolate的专栏
12-22 1066
练习参考Vectorization 需要在练习Sparse Autoencoder的基础上做。可将Sparse Autoencoder拷贝一份并重命名为Vectorization。下载教程提供的数据，解压缩后将train-images-idx3-ubyte、train-labels-idx1-ubyte、loadMNISTImages.m和loadMNISTLabels.m文件放在tra
UFLDL教程：Exercise:Vectorization
jiandanjinxin的专栏
06-12 902
载入数据并显示 Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions 下载MINIST数据集及加载数据集的函数。MINIST数据集的介绍。 % Change the filenames if you've saved the files under different names % On some pl...
【UFLDL】Ex2-Vectorization 矢量化编程
芒果太甜的博客
11-06 407
UFLDL系列教程是Andrew Ng教授在网站开设的深度学习课程，主要介绍了无监督特征学习和深度学习的一些相关知识，并且还配有相关的习题可以练习，是非常好的深度学习入门教程。这里将介绍第二部分内容矢量化编程（Vectoriation）。
自动矢量化编译优化技术（Automatic Vectorization）
lifesider
06-27 6084
自动矢量化技术，是编译器代码优化技术的一种，即在不改变C/C++源代码的情况下，自动编译产生使用单指令多数据（Single Instruction Multiple Data，SIMD）指令集的二进制码，包括MMX，SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4，AVX，而不是程序员手动编写汇编层次的优化代码。 举例如下：float a[N], b[N], c[N];for(int i=0;
UFLDL（新版）中文翻译——Supervised Learning and Optimization: Linear Regression
zwang0508的博客
06-24 1769
本教程是斯坦福大学吴恩达（Andrew Ng）教授主编的深度学习资料《Unsupervised Feature Learning and Deep Learning》（2014年新版）的中文翻译版本。转载请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/zwang0508/article/details/46622057。
ufldl学习笔记与编程作业：Vectorization（向量化/矢量化）
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
08-05 4849
ufldl学习笔记与编程作业：Vectorization（向量化/矢量化） ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。 在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。 于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。 新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。 在deep lea
L-BFGS(minFunc):Step direction is illegal
pymqq的专栏
02-25 6228
在使用minFunc实现的L-BFGS优化方法进行AutoEncoder时，提示Step direction is illegal，解决方法如下： 将图像的标准差归一化至1，即每个图像减去该图像的均值然后除以该图像的标准差。 即使按上述方式处理后依然提示如下所示的Warning，但是可以运行了。 Warning: Matrix is close to singular or badly sc
机器学习与深度学习_Paper&Code
pymqq的专栏
03-26 2081
A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets_Hinton.pdf Autoencoder_Code cifar-10-py-colmajor.tar.gz CNN_matlab_ver_0.83 CNN_matlab_ver_0.83.zip cuda-convnet cuda-convnet.zip Efficient Learni
Weka：Problem evaluating classifier:libsvm classes not in CLASSPATH
pymqq的专栏
07-17 1989
Weka3.5后增加了libsvm这个选项，在分类器中的functions下面。但是，试图运行的时候，系统提示：Problem evaluating classifier:libsvm classes not in CLASSPATH。这是因为Weka只是提供了Libsvm的Wrapper调用机制，必须要安装Libsvm后将附带的jar路径添加到Weka的启动路径中。怎么解决呢？我的Weka版本较
稀疏自编码器练习1：UFLDL入门实践
【标题】"UFLDL exercise1 Sparse Autoencoder" 知识点： 1. UFLDL（Unsupervised Feature and Deep Learning）是一种无监督的特征学习和深度学习方法。它整合了多种无监督的特征学习技术，通过非监督的方式从原始...
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