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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基于自动编码机(autoencoder),这里网络的层次结构为一个输入层,两个隐层,后面再跟着一个softmax分类器:采用贪婪算法,首先把input和feature1看作一个自动编码机,训练出二者之间的参数,然后用feature1层的激活值作为输出,输入到feature2,即把feature1和f...
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2014-10-23 12:15:03
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Self-taught 自我学习器实验报告1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法,自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习,从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据,因而更有可能取得更好的性能。在本实验中,我们将按照自我学习的步骤,使用稀疏自编码器和softmax...
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2014-10-17 00:23:43
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PS:这些是今年4月份,跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告,当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了Softmax Regression实验报告1.Softmax Regression实验描述 Softmax回归模型是逻辑回归模型的推广,它可以把数据分类到两个以上的类别。在本实验中,我们的目标是采用S...
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2014-10-16 23:49:33
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This model generalizes logistic regression to classification problems where the class label y can take on more than two possible values. Softmax regre...
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2014-09-16 12:06:50
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自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器,上一节看到,训练400次,准确率为98.2%
在此基础上,我们可以搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器
简单地说,我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。
和自我学习很像,似乎就是新加了一层,但是其实不然:
新技巧在于,我们这里有个微调的过程,让残差从最高层向输入层传递,微调整个网络权重...
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2014-08-16 12:37:40
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自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。
稀疏编码器是用来无监督学习的,使用无标签数据。
Softmax回归分类器是有监督学习,使用标签数据。
实际生活中,我们能轻松获得大量无标签数据(如从网上随机下载海量图片)
难以获得大量有标签数据(有标签的数据库通常不会太大,而且很贵)
如果我们手头上只有少量标签数据,但是有大量的无标签数据,这是就可以采用自我...
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2014-08-13 13:03:36
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Softmax回归就是推广版本的逻辑回归。
只不过逻辑回归是个2分类问题,而Softmax是多分类问题,仅此而已。
Softmax回归在2分类情况下就蜕化成了逻辑回归。
逻辑回归的代价函数
考虑到权重衰减,修改一下就是Softmax回归的代价函数了
这里的权重衰减项是必须的,因为原先的代价函数不是严格凸函数,有无穷个极小值。现在加了这个权重衰减项,函数变成了严格凸函数。L...
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2014-08-12 17:10:34
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ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速)
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/
本节是对http://blog.csdn.net/lingerlanlan/...
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2014-08-07 23:08:45
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ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归)
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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2014-08-07 03:06:28
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