Unsupervised Feature Learning and Deep Learning

最新推荐文章于 2025-09-12 13:16:34 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/cslxiao/archive/2013/05/11/3073564.html
博客分享了深度学习相关资源，包括Andrew Ng的“Unsupervised Feature Learning and Deep Learning”Openclassroom及对应wiki教程，还有密歇根大学EECS 598无监督特征学习课程安排，以及Yoshua Bengio的深度学习资源页面。

Andrew Ng's "Unsupervised Feature Learning and Deep Learning" Openclassroom

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=ufldl

Together with wiki Tutorial
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

 

University of Michigan,EECS 598 Unsupervised Feature Learning, Instructor: Honglak Lee
http://web.eecs.umich.edu/~honglak/teaching/eecs598/schedule.html

 

Deep Learning resource page:(Yoshua Bengio)
deeplearning.net

转载于:https://www.cnblogs.com/cslxiao/archive/2013/05/11/3073564.html

无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
Rachel Zhang的专栏
07-31 8万+
无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accuracy大多明显优于其他方法进行training。本文将主要针对Andrew的unsupervised learning，结合他的视频：unsupervised feature learning by Andrew N
【对比学习】【论文翻译】Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination
weixin_44184852的博客
05-28 1387
在带有注释类标签的数据上训练的神经网络分类器也可以捕捉类别之间明显的视觉相似性，而无需被指示这样做。我们研究这种观察是否可以扩展到监督学习的传统领域之外：我们是否可以通过仅仅要求特征区分单个实例来学习一个好的特征表示，该特征表示可以捕捉实例之间的明显相似性，而不是类？我们将这种直觉公式化为实例级的非参数分类问题，并使用噪声影响估计来解决大量实例类带来的计算挑战。我们的实验结果表明，在无监督学习设置下，我们的方法大大超过了ImageNet分类的最新水平。
Shift-Net Image Inpainting via Deep Feature Rearrangement 论文笔记
qq_36406693的博客
08-31 3206
论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Zhaoyi_Yan_Shift-Net_Image_Inpainting_ECCV_2018_paper.pdf github链接 :https://github.com/Zhaoyi-Yan/Shift-Net 摘要 深度神经网络(DNN)已经在图像修复任务上表现出了较为出色...
Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial - UFLDL Tutorial
程永强
11-17 421
Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial - UFLDL Tutorial http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ Welcome to the Deep Learning Tutorial! Description: This tutorial will teach you the main ideas of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning
《A Review of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning for Time-Series Modeling》笔记
weixin_40818267的博客
10-09 971
A Review of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning for Time-Series Modeling Abstract ​ 这篇文章所做的： 1.概述时序数据处理中的挑战 2. time-series data 和 unsupervised feature learning 1. Introduction and Backgrou...
UFLDL Tutorial--Unsupervised Feature Learning and Deep Learning.
机器学习的小学生
11-26 619
http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
Unsupervised Feature Learning and Deep Learning（UFLDL）
女王の专属领地
04-27 550
UFLDL TutorialDescription: This tutorial will teach you the main ideas of Unsupervised Feature Learning and Deep Learning. By working through it, you will also get to implement several feature learnin...
转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
weixin_30549657的博客
08-02 128
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accuracy大多明显优于其他方法进行training。本文将主要针对Andrew的unsupervised...
探索深度学习的魅力：Stanford Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial
gitblog_00078的博客
05-18 391
探索深度学习的魅力：Stanford Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial ufldl_tutorialStanford Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/uf/ufldl...
探索深度学习实战：Dan Luu的《Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial》详解
gitblog_00003的博客
04-26 312
探索深度学习实战：Dan Luu的《Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial》详解 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今的AI领域，深度学习是不可或缺的一部分。它在图像识别、自然语言处理和诸多其他应用中展现出强大的能力。对于想要深入理解和实践深度学习的开发者来说，一个优秀的资源是Dan Lu...
论文阅读：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
OctYZ的博客
09-19 1582
希望能缩小CNN在监督学习和无监督学习之间成功应用的差距。
PHP：从入门到实战的全方位指南
最新发布
z18072129907的博客
09-12 219
从简单的脚本语言到企业级应用开发平台，PHP的进化史印证了"适者生存"的技术法则。对于开发者而言，掌握现代PHP开发实践不仅能提升开发效率，更能构建出高性能、安全可靠的应用系统。无论是维护遗留系统还是开发新项目，PHP都值得纳入技术选型考虑范围。
CentOS7下Ceph集群部署实战
2503_91960880的博客
09-09 1080
通过 CRUSH 算法将其映射到不同的 OSD 节点上，实现数据的存储。我们可以将其理解为 Ceph 存储上划分的逻辑分区，Pool 由多个 PG 组成；2、集群网络（cluster-network，用于集群内部通讯）与公共网络（public-network，用于外部访问Ceph集群）分离。Ceph 客户端向 monitor 请求集群的状态，并向 Pool 中写入数据，数据根据 PGs 的数量，3、mon、mds 与 osd 分离部署在不同主机上（测试环境中可以让一台主机节点运行多个组件）
ctfshow_web13-----------文件上传.user.ini
hello_mszcc的博客
09-11 271
猜测flag就在903c00105c0141fd37ff47697e916e53616e33a72fb3774ab213b3e2a732f56f.php文件下了。经尝试，改后缀php5,ptml均不行，使用.htaccess文件也不成功。正则过滤了php，文件大小<24,文件名小于9。扫描后发现存在upload.php.bak。又是菜鸡的一天，周五没有课，爽爽爽！上传.user.ini，在文件中写上。然后用蚁剑连接，发现可以连接不能操作。打开题目发现是一个文件上传题。,所有文件都可以包含它。
Web For Pentester：Sqli Sector
m0_46604997的博客
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本文完成了Web For Pentester靶机的Sqli Sector。案例1-3演示了单引号闭合、空格过滤绕过等技术；案例4-7分析了数字型注入及正则过滤的绕过；案例8-9展示了ORDER BY注入的特殊性，其中利用反引号和延时注入获取数据库信息。所有案例均存在未过滤用户输入直接拼接SQL语句的问题，导致注入风险。针对这些漏洞，建议采用参数化查询、严格的输入验证、最小权限原则等防御措施。文中还提供了自动化检测脚本，强调了对SQL注入漏洞进行全面检测的重要性。
ThinkPHP8学习篇(六)：数据库(二)
zorro_z的博客
09-11 1074
在数据库操作环节，查询表达式是描述查询条件的核心工具，而链式操作则为复杂查询逻辑的构建提供了流畅且高效的实现方式，二者共同构成了灵活处理数据查询需求的关键支撑。本篇作为数据库系列文章的第二篇，学习核心内容将集中在各类查询表达式（如比较、逻辑、区间等）的语法与应用，以及 ThinkPHP 中常用的链式操作方法（如 where、order、limit 等）的组合使用上。本篇文章将记录 ThinkPHP 数据库查询表达式与链式操作方法的学习过程。
Feature Representation Learning for Unsupervised Cross-domain Image Retrieval
05-11
One common approach to unsupervised feature representation learning is to use deep neural networks, such as convolutional neural networks (CNNs), to extract high-level features from images. These ...
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