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斯坦福大学 - 深度学习基础教程
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本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。
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UFLDL教程
From Ufldl
说明:本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能
学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。
本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果
你不熟悉这些想法,我们建议你去这里
机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?
course=MachineLearning) ,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。
稀疏自编码器
神经网络
反向传导算法
梯度检验与高级优化
自编码算法与稀疏性
可视化自编码器训练结果
稀疏自编码器符号一览表
Exercise:Sparse Autoencoder
矢量化编程实现
矢量化编程
逻辑回归的向量化实现样例
神经网络向量化
Exercise:Vectorization
预处理:主成分分析与白化
主成分分析
白化
实现主成分分析和白化
Exercise:PCA in 2D
Exercise:PCA and Whitening
Softmax回归
Softmax回归
Exercise:Softmax Regression
自我学习与无监督特征学习
自我学习
Exercise:Self-Taught Learning
Deep Learning - Ng
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建立分类用深度网络
从自我学习到深层网络
深度网络概览
栈式自编码算法
微调多层自编码算法
Exercise: Implement deep networks for digit classification
自编码线性解码器
线性解码器
Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders
处理大型图像
卷积特征提取
池化
Exercise:Convolution and Pooling
注意: 这条线以上的章节是稳定的。下面的章节仍在建设中,如有变更,恕不另行通知。请随
意浏览周围并欢迎提交反馈/建议。
混杂的
MATLAB Modules
Style Guide
Useful Links
混杂的主题
数据预处理
用反向传导思想求导
进阶主题:
稀疏编码
稀疏编码
稀疏编码自编码表达
Exercise:Sparse Coding
独立成分分析样式建模
独立成分分析
Exercise:Independent Component Analysis
其它
Deep Learning - Ng
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Convolutional training
Restricted Boltzmann Machines
Deep Belief Networks
Denoising Autoencoders
K-means
Spatial pyramids / Multiscale
Slow Feature Analysis
Tiled Convolution Networks
英文原文作者: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen
Language : English
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"http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B"
This page was last modified on 7 April 2013, at 18:26.
Deep Learning - Ng
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神经网络
From Ufldl
Contents
1 概述
2 神经网络模型
3 中英文对照
4 中文译者
概述
以监督学习为例,假设我们有训练样本集 ,那么神经网络算法能够提供一种复杂且
非线性的假设模型 ,它具有参数 ,可以以此参数来拟合我们的数据。
为了描述神经网络,我们先从最简单的神经网络讲起,这个神经网络仅由一个“神经元”构成,以
下即是这个“神经元”的图示:
这个“神经元”是一个以 及截距 为输入值的运算单元,其输出为
,其中函数 被称为“激活函数”。
在本教程中,我们选用sigmoid函数作为激活函数
可以看出,这个单一“神经元”的输入-输出映射关系其实就是一个逻辑回归(logistic
regression)。
虽然本系列教程采用sigmoid函数,但你也可以选择双曲正切函数(tanh):
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13-4-8 - Ufldl
2/6deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/#.E4.B8.AD.E6.96.87.E8.AF.91.E8.80.85
以下分别是sigmoid及tanh的函数图像
函数是sigmoid函数的一种变体,它的取值范围为 ,而不是sigmoid函数的
。
注意,与其它地方(包括OpenClassroom公开课以及斯坦福大学CS229课程)不同的是,这里我们不
再令 。取而代之,我们用单独的参数 来表示截距。
最后要说明的是,有一个等式我们以后会经常用到:如果选择 ,也
就是sigmoid函数,那么它的导数就是 (如果选择tanh函数,那它的
导数就是 ,你可以根据sigmoid(或tanh)函数的定义自行推导这个等
式。
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Dvorak1990
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