UFLDL教程Exercise答案(2)：Vectorization

最新推荐文章于 2018-04-14 20:41:38 发布

ClaireQi

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分类专栏：深度学习文章标签： matlab 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxiao7474/article/details/53258439

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

代码

在这里只需修改train.m中参数的设置和sampleIMAGES.m中样本集生成的代码，其他代码在Exercise（1）中已向量化，不需进行修改。

修改参数（train.m）

%% STEP 0: Here we provide the relevant parameters values that will
%  allow your sparse autoencoder to get good filters; you do not need to 
%  change the parameters below.

visibleSize = 28*28;   % number of input units 
hiddenSize = 196;     % number of hidden units 
sparsityParam = 0.1;   % desired average activation of the hidden units.
                     % (This was denoted by the Greek alphabet rho, which looks like a lower-case "p",
		     %  in the lecture notes). 
lambda = 3e-3;     % weight decay parameter