标签:otto hat coder aac 输出 tracking src enc learning
以下是我们在推导sparse autoencoder时使用的符号一览表:
| 符号 | 含义 |
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训练样本的输入特征, . |
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输出值/目标值. 这里 能够是向量.
在autoencoder中。 . |
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第 个训练样本 |
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输入为 时的如果输出,当中包括參数 .
该输出应当与目标值 具有同样的维数. |
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连接第 层 单元和第 层 单元的參数. |
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第 层 单元的偏置项.
也能够看作是连接第 层偏置单元和第 层 单元的參数. |
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參数向量. 能够觉得该向量是通过将參数 组合展开为一个长的列向量而得到. |
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网络中第 层 单元的激活(输出)值.
另外,因为 |
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激活函数. 本文中我们使用 . |
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第 层 单元全部输入的加权和.
因此有 . |
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学习率 |
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第 层的单元数目(不包括偏置单元). |
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网络中的层数. 通常 层是输入层, 层是输出层. |
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权重衰减系数. |
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对于一个autoencoder,该符号表示其输出值;亦即输入值 的重构值.
与 含义同样. |
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稀疏值,能够用它指定我们所需的稀疏程度 |
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(sparse autoencoder中)隐藏单元 的平均激活值. |
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(sparse autoencoder目标函数中)稀疏值惩处项的权重. |
标签:otto hat coder aac 输出 tracking src enc learning
原文地址:http://www.cnblogs.com/wzzkaifa/p/7403760.html