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搜索关键字:deeplearning    ( 199个结果
【DeepLearning】Exercise: Implement deep networks for digit classification
Exercise: Implement deep networks for digit classification习题链接:Exercise: Implement deep networks for digit classificationstackedAEPredict.mfunction [p...
分类:Web程序   时间:2015-01-11 20:17:05    阅读次数:241
【DeepLearning】Exercise:Self-Taught Learning
Exercise:Self-Taught Learning习题链接:Exercise:Self-Taught LearningstlExercise.m%% CS294A/CS294W Self-taught Learning Exercise% Instructions% ----------.....
分类:其他好文   时间:2015-01-10 12:28:09    阅读次数:252
【DeepLearning】Exercise:Softmax Regression
Exercise:Softmax Regression习题的链接:Exercise:Softmax RegressionsoftmaxCost.mfunction [cost, grad] = softmaxCost(theta, numClasses, inputSize, lambda, dat...
分类:其他好文   时间:2015-01-08 21:23:36    阅读次数:162
【DeepLearning】Exercise:PCA and Whitening
Exercise:PCA and Whitening习题链接:Exercise:PCA and Whiteningpca_gen.m%%================================================================%% Step 0a: Load d...
分类:其他好文   时间:2015-01-05 00:33:58    阅读次数:222
【DeepLearning】Exercise:PCA in 2D
Exercise:PCA in 2D习题的链接:Exercise:PCA in 2Dpca_2d.mclose all%%================================================================%% Step 0: Load data% We....
分类:其他好文   时间:2015-01-04 22:51:27    阅读次数:329
【DeepLearning】Exercise:Vectorization
Exercise:Vectorization习题的链接:Exercise:Vectorization注意点:MNIST图片的像素点已经经过归一化。如果再使用Exercise:Sparse Autoencoder中的sampleIMAGES.m进行归一化,将使得训练得到的可视化权值如下图:我的实现:更...
分类:其他好文   时间:2014-12-31 14:24:53    阅读次数:116
【DeepLearning】UFLDL错误记录
Autoencoders and Sparsity章节公式错误:s2 应为 s3。意为从第2层(隐藏层)i节点到输出层j节点的误差加权和。
分类:其他好文   时间:2014-12-30 16:58:14    阅读次数:199
【DeepLearning】Exercise:Sparse Autoencoder
习题的链接:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder我的实现:sampleIMAGES.mfunction patches = sampleIMAGES()% sampleIMAGES% R...
分类:Web程序   时间:2014-12-30 16:52:20    阅读次数:348
Theano深度学习(一)---- 安装与使用
关注DeepLearning,主要以Theano官方教程Deep Learning Tutorial为参考。...
分类:其他好文   时间:2014-12-09 19:39:12    阅读次数:1069
ELM 极限学习机与SVM支持向量机
在上一篇《DeepLearning 的挑战: Extreme Learning Machine(超限学习机)?》 中介绍了一些ELM与DL 的一些比较,这篇主要介绍ELM的原理。 首先,ELM的核心就是将复杂的迭代过程转变为隐层参数随机产生。 其次,ELM 是一个神经网络,有输入层、隐藏层,输出层。 最后,ELM 的多分类效果优于SVM。   对于训练样本集{xi,ti}  i=1-N,...
分类:其他好文   时间:2014-11-25 12:48:37    阅读次数:226
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