深度学习UFLDL（一）

最新推荐文章于 2024-04-12 09:35:39 发布
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分类专栏： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011406781/article/details/53406923
本文介绍稀疏自编码这一无监督学习算法的基本原理，包括其目标、损失函数及实现过程。稀疏自编码旨在通过少量隐含层单元表示输入特征，降低数据维度并保持关键信息。

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

基础：机器学习
稀疏自编码：
神经网络简介
反向传导算法
梯度检验和高级优化
自编码器与稀疏性
练习：

  1. 产生训练集
  2. 稀疏自编码目标（损失函数）
  3. 梯度检验
  4. 训练稀疏自编码器

  5. 可视化结果

    所谓稀疏自编码就是一种无监督学习算法，使用BP，将目标值设为输入值
    目标：hW,b(X)≈x
    稀疏性：最少的隐含层单位来表示输入层特征，也就是让所有隐含层单位平均激活值接近0。
    损失函数（代价函数）：
    这里写图片描述
    稀疏自编码器的目标就是用尽可能少的隐含层表示输入的特征，将数据维度降低。

矢量化编程加快速度

主成分分析与白化

Softmax回归

自我学习与无监督特征学习

处理大型图像：卷积特征提取、池化

自编码线性解码器

使用分类深度网络

RBM、DBN等网络

深度学习UFLDL教程翻译之卷积神经网络（一）
hunterlew的专栏
08-07 3681
A、使用卷积进行特征提取 一、概述 在前面的练习中，你解决了像素相对较低的图像的相关问题，例如小的图片块和手写数字的小图像。在这个节，我们将研究能让我们将这些方法拓展到拥有较大图像的更加实际的数据集的方法。 二、全连接网络        在稀疏自编码器中，我们所做的设计选择是将所有隐藏层单元与输入单元全部连接。在我们处理的相对小的图像中（例如在稀疏自编码器作业中的8×8小块，MNIST数据
深度学习UFLDL教程翻译之自我学习
hunterlew的专栏
08-18 3471
一、概述        假设我们有足够强大的学习算法，得到较好结果的其中一种最靠谱的方法是给算法提供更多的数据。这验证了在机器学习的那句格言：“有时候获胜的不是谁有最好的算法，而是谁有最多的数据。”        也许有人总能得到有标记的数据，但这么做成本很高。特别地，研究人员已经采用极致的工具例如AMT（亚马逊土耳其机器人）来得到大量训练集。尽管拥有大量的人们人工标记的数据相比拥有大量的研究
深度学习教程-UFLDL教程
baidu_40840693的博客
06-21 1043
首先是PDF： UFLDL教程.pdf https://max.book118.com/html/2018/0302/155436746.shtm 吴恩达的机器学习： http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 夜空中最帅的星 https://www.cnb...
【亲测免费】 探索PyTorch Wavelets: 一种高效的深度学习信号处理工具
最新发布
gitblog_00029的博客
04-12 2182
探索PyTorch Wavelets: 一种高效的深度学习信号处理工具 在深度学习领域，有效的信号处理是构建强大模型的关键组成部分。PyTorch Wavelets 是一个开源项目，它为PyTorch框架提供了离散小波变换（DWT）和逆离散小波变换（IDWT）的功能。这个库使研究人员和开发者能够利用小波分析的强大功能，以创新的方式处理时间序列数据或图像。 项目简介 PyTorch Wavelets...
UFLDL：斯坦福大学深度学习课程总结
weixin_33695082的博客
05-10 389
UFLDL 是斯坦福大学 CS294A课程 的教学 wiki。课程设置很科学，循序渐进，每次课程都是在上次的基础上增添一些东西，还有作业可以让你直观地感受所学内容。虽然没有涉及 RNN （循环神经网络），但作为 CNN（卷积神经网络）的基础课程还是很不错的。 如果你对 监督学习、逻辑回归、梯度下降 等基础概念并不熟悉，可以先学习 之前的课程。 关于课程作业的 Python 代码已经放到了 Gith...
深度学习ufldl英文版pdf下载
09-23
【深度学习UFIDL教程简介】 本教程专注于无监督特征学习（Unsupervised Feature Learning）与深度学习（Deep Learning）的核心概念。由吴恩达教授及其团队编纂，是人工智能领域初学者的重要参考资料。通过学习本...
深度学习UFLDL教程
06-04
UFLDL（Unsupervised Feature and Deep Learning）教程是一份针对深度学习的入门级教学材料，它不仅介绍了深度学习的基本理论，还提供了算法实现和应用的指导。该教程适合已经具备一定机器学习基础知识的读者，特别...
斯坦福大学-深度学习基础教程_深度学习_UFLDL教程_comingl2g_sklearn_
10-03
无监督特征学习（Unsupervised Feature Learning，UFLDL）是深度学习的一部分，它强调在没有标签的情况下学习数据的结构和模式。教程中可能涵盖了自编码器、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）等无监督预...
深度学习基础教程UFLDL1
08-04
深度学习基础教程UFLDL1是Stanford University提供的一系列深度学习教程，涵盖了无监督特征学习和深入学习的主要观点。该教程假定机器学习的基本知识，例如监督学习、逻辑回归、梯度下降等概念。如果您不熟悉这些...
ufldl.zh.zip_UFLDL_斯坦福-Andrew_深度学习 视频_深度学习视频_视频深度学习
09-24
在“ufldl.zh.zip”压缩包中，我们找到了他关于深度学习的视频讲座的中文资料，这对于中文学习者来说无疑是一大福音。 深度学习的核心概念包括神经网络、反向传播、梯度下降等。神经网络是由多个处理单元（神经元）...
小波变换原理及应用
08-10
小波变换原理及应用，wavelet transform theory and engineering application,信息与工程学院授课PPT.
Wavelet Multiresolution Analysis
w28971023的专栏
12-23 1187
UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络
weixin_30887919的博客
09-03 330
UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译，并于 4 月 8 日全部完成，非常感谢所有参与...
Wavelet-SRNet: A Wavelet-based CNN for Multi-scale Face Super Resolution
qq_37122156的博客
03-14 3094
Wavelet-SRNet: A Wavelet-based CNN for Multi-scale Face Super Resolution 2017 ICCV1、引言2、网络结构3、损失函数1、full-image loss （MSE loss）均方误差2、两种基于小波的损失：小波预测损失和纹理损失。总体损失函数：4、实验结果 1、引言 主要思想 一种基于小波CNN的多尺度人脸超分，当时大多数人脸超分辨方法都是通过CNN来实现。当处理极低分辨率的图像时，基于CNN的方法性能明显降低；同时这些方法得到
小波（小波包）变换 频率/频域 与 图像细节处理
xys430381_1的专栏
09-28 7985
小波变换与python 【小波变换】小波变换python实现–PyWavelets [Python]小波分析库Pywavelets的常用 API [Python ]小波变化库——Pywavelets 学习笔记 小波变换与深度学习的结合 超分-wavelet Invertible Image Rescaling 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片（ECCV 2020 Oral ） ...
UFLDL教程笔记（一）
土豆洋芋山药蛋的博客
01-08 6399
UFLDL教程作为深度学习入门非常好的一个教程，为了防止自己看过忘过，所以写下笔记，笔记只记录了自己对于每个知识点的直观理解，某些地方加了一些使自己更容易理解的例子，想要深入了解建议自己刷一遍此教程。 一、稀疏自编码器 神经网络 上图是一个基本的神经网络模型。我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“+1”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一
笔记：动手学深度学习pytorch（卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶）
qq_44138402的博客
02-19 600
- 卷积神经网络基础 - 卷积层 - 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核，我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积，称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层。 1×11 \times 11×1卷积核可在不改变高宽的情况下，调整通道数。1×11 \times 11×1卷积核不识别高和宽维...
计算机科研会议
waveletbob的博客
11-13 2837
CORE Computer Science Conference Rankings Acronym Standard Name Rank AAAI National Conference of the American Association for Artificial Intelligence A+ AAMAS International Conference on Auto
自编码算法
waveletbob的博客
10-27 1826
自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，它是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。 一、AutoEncoder算法的思路 1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征： 在我们之前的神经网络中，如第一个图，我们输入的样本是有标签的，即（inp
深度学习入门：UFLDL教程解析
深度学习是现代人工智能领域的一个关键分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程，处理复杂的输入数据并发现更深层次的特征。在本文档中，"梯度弥散问题"是讨论深度学习时遇到的一个挑战。随着网络层数的...
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