前言理论知识：UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html实验环境：win7， matlab2015b，16G内存，2T机械硬盘实验内容：Exercise:Convolution and Pool...
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2015-11-18 19:37:57
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前言实验内容：Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders。即：利用线性解码器，从100000张8*8的RGB图像块中提取彩色特征，这些特征会被用于下一节的练习理论知识：线性解码器和http://www.cnblogs.com/t...
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2015-11-14 16:36:12
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前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习。 理论知识见：UFLDL教程。 实验内容：从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块（patch），然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算，最后对这些patch做PCA Whi...
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2015-11-02 16:58:22
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前言这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。一些matlab函数彩色分散点图函数：scatter(x,y,c,s) x, y为两个矢量，用于定位数据点，s为绘图点的大小，c为绘图所使用的色彩，...
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2015-11-02 13:52:38
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一、引言 本材料参考Andrew 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学...
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2015-10-26 13:41:04
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前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识...
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2015-10-26 10:36:45
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1、Android 2、opencv cookbook 3、继续完成实验，看DSST 4、UFLDL 5、每天一段英语
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2015-10-12 08:08:11
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课程地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/ 在之前的练习中，图片比较小，这节课的方法可以应用到更大的图像上。 Fully Connected Network...
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2015-10-07 20:07:43
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最近想在深入学习研究，开始看UFLDL(unsuprisedfeature learning and deep learning)教程了。特将课后习题答案放在这里，作为一个笔记。笔记：1：自编码算法是一个无监督学习算法。它通过学习hw,b(x) = x,因此最后的outputlayer单元数与inp...
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2015-09-23 10:32:44
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1、看完JAVA视频，转向Android，看第一行代码。 2、感觉自己好久没看新论文了，准备看论文，看哪几篇论文再说。 3、试着在用C++实现CSK。 4、每天精听一段英语。 5、一节UFLDL 6、两道算法题。
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2015-09-20 20:29:13
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