一直犹豫稀疏编码怎么写，来来回回看了好几遍的UFLDL。因为这不仅是DL深度学习的重要概念，也是我这段时间一直在研究的stacked ISA 深度特征学习的支柱。
这章将主要介绍一下稀疏编码的主要概念，及主成分分析的方法。
稀疏编码算法是一种无监督（unsupervised）学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。（设x的维数为n，则k>n）
超完备基能更有效地找...
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2014-07-26 02:23:36
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一个月前，自己模仿caffe实现了一个卷积神经网络的框架。
一个月前，自己模仿caffe实现了一个卷积神经网络的框架。
相同点
1无缝支持CPU和GPU模式，GPU模式使用cuda实现。
不同点
1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。
其实区别就在于...
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2014-07-26 02:17:46
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XPath 选取节点时使用的表达式是一种路径表达式。节点是通过路径（path）或者步（steps）来选取的。本章使用以下 XML 文档作为示例。 Harry Potter 29.99 Learning XML 39.95...
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2014-07-25 10:52:41
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F -Error CurvesTime Limit:3000MSMemory Limit:0KB64bit IO Format:%lld & %lluDescriptionJosephina is a clever girl and addicted to Machine Learning rece...
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2014-07-25 03:22:24
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虽然SVM本身算法理论，水比较深，很难懂 但是基本原理却非常直观易懂，就是找到与训练集中支持向量有最大间隔的超平面 形式化的描述： 其中需要满足m个约束条件，m为数据集大小，即数据集中的每个数据点function margin都是>=1，因为之前假设所有支持向量，即离超平面最近的点，的functio...
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2014-07-24 21:45:22
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集成学习（Esemble learning） 在机器学习领域，如何根据观察数据学习一个精确的估计数据是一个主要问题。 通常，我们通过训练数据应用某个算法得出一个训练模型，然后使用评估数据来评估这个模型的预测正确率，最后如果我们可以接受这个正确率就使用该模型进行预测数据。通常我们将训练数据进行交叉.....
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2014-07-24 17:32:05
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看到未名的几篇帖子 使我想起了和python的一些经历，于是写了一篇咚咚。1 书籍:python的syntax足够简单，semantics也不复杂，不怎么会使人混乱，一般来说看自带的文档足够可以学习了，看完两章便可以写出一些non-trivial的程序了。 硬要说入门书籍。 learning in ...
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2014-07-23 12:08:56
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Transforming Images with Morphological Operations
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2014-07-22 23:28:47
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250-point problemProblem StatementJanusz is learning how to play chess. He is using the standard chessboard with 8 rows and 8 columns. Both the rows a...
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2014-07-22 23:21:17
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