稀疏自编码器的学习结构:稀疏自编码器Ⅰ：神经网络反向传导算法梯度检验与高级优化稀疏自编码器Ⅱ：自编码算法与稀疏性可视化自编码器训练结果Exercise: Sparse Autoencoder自编码算法与稀疏性已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用，其中训练样本是有类别标签的（x_i，y_i）。自编码...
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2014-11-28 21:22:29
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上周写完了该代码，但是由于没有注意到softmax相关的实现故结果不对，更正后可以得到正确结果，用200幅图片训练200次可以得到90%以上的正确率，参数设置还有待于优化，另外可以考虑用多线程加速，此处目前还有问题（有待于修改，慎用）。推导请参考之前的文章http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41214115。...
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2014-11-27 12:42:24
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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/...
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Web程序 时间：
2014-11-22 23:08:11
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官方Tutorial地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/...
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2014-11-20 20:24:03
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1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression，关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算。在Gradient的计算中，我们一般采用推导出来的计算公式来进行计算。但是我们看到，推导出来的公式是复杂的，特别到后面的神经网络，更加复杂。这就产生了一个问题，我们如何判断我们编写的程序就...
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2014-11-20 13:46:16
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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...
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2014-11-19 22:22:52
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1 Logistic Regression 简述Linear...
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2014-11-19 22:20:55
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Andrew Ng的UFLDL最近更新了，具体更新时间为9月di...
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2014-11-19 18:50:00
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原英文教程地址见：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks
本文是在学习该教程时记得笔记，供参考。周末的时候利用空闲时间用python实现了一下，但是训练结果总是不对，原因尚未查清楚，如果公式推导有误请指出，谢谢！...
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2014-11-17 19:27:28
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一、引言 本材料参考Andew Ng大神的机器学习课程http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorialhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 机器学习中的回归问题属于有监督.....
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2014-10-31 22:09:46
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