Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结
7.27 暑假开始后，稍有时间，“搞完”金融项目，便开始跑跑 Deep Learning的程序
Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果
后来开始看 文章等 感觉晕晕乎乎
又翻到：Deep Learning Tutorials 装Theano等，但是python 代码 Debug真是好生恶心
再后来翻到 UFLDL，看着有Exercise 便做了起来。
用了5天刷了9个Exercises。
大概年后吧，在微博上看到 @邓侃 组织翻译 Andrew Ng 执笔的 Deep Learning 系列(UFLDL)
当时 就泼了冷水 那个时候在读 Machine Learning的书 清一色英文 觉得英文不是问题 为什么要翻译呢？
我觉得读书 应该读经典 读好书；国内很多书的内容质量大家都懂的。
学习一个新方向(比如ML/CV/IP等)我的方法是：先找一本中文书(可以是翻译的)熟悉知识的框架/关键字；然后找些经典书籍（多数是英文，偶尔会有不错的中文书）来读，再深入就要 Code 读Paper等；Code也可以在读书的时候进行，我在读PRML的时候，看完一章节，就合上书自己推导/Code，收获很多。
现在来看邓前辈组织的翻译，特别符合我入门DL的需求，而且Ng的Exercise做得很用心，难度不大。
为一开始的不敬，愧疚。向翻译团队致敬！
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1.Sparse Autoencoder
关于Sparse/Low-rank model，看过20多篇计算机视觉的文章，还Code过几个算法。
在Neural Networks中，通过约束隐含层的平均激活度 来实现稀疏
Exercise Result:
展示的是 第一层系数W每一行 reshape成 patch 大小的图像。联想到了EignFaces...
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2.Vectorization
向量化编程；matlab中for循环很慢，如果在cost函数中包含for循环，那么优化将变得很慢。
一开始我不以为意，没去做这事；在后面的一个Exercise中，程序跑得很慢，便优化了Sparse Autoencoder的代码，去掉了所有for循环，速度提高了8倍左右。
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3.PCA and Whitening
Whitening部分对我来说虽然较新，却不难；做降维的时候，PCA就是一个主要方法；PCA重建这事自己也探索过；
白化在PRML上看到过，没太留意。图形的预处理还是很重要的。
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4.Softmax Regression
Logistic Regression 多分类的直接推广。关于这个还有个小故事，曾经以对LR的理解，看出了豆瓣某工程师对SR推导的错误。
MNIST：
这个准确率 跟前段时间 玩Kaggle时用 one-vs-all logistic regression差不多(91.x%)
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5.Self-Taught Learning
使用5-9的MNIST数据 train 一个 Autoencoder 得到参数W1 b1
reshape W1:
使用W1 b1 来 Extract 0-4的Features
接着使用softmax regression训练一个分类器（偷了个懒 Autoencoder只迭代了200次）
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6.Implement Deep Learning Networks for Digital Classification
真正意义上构建的的第一个深层网络：前两层用Sparse Autoencoder训练feature I II，最后使用softmax regression对feature II进行分类。
迭代的次数 需要自己设定 所以多少有些出入
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7.Linear Decoders with Autoencoders
由于sigmoid/tanh函数的取值范围限制，输入数据x也只能在相同范围内
在输出端 使用线性激励函数 就可以克服此问题.
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8.Convolution and pooling
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9.Sparse Coding
稀疏模型 不多说了 搞过；咔咔，解析解需要用到矩阵求导 利用trace(AA')求导即可 加入收敛条件
从其提供的代码来看，cost function的第一项重建差 需要除以patch数目，其实这种除可以相应scale lambda gamma达到一样的效果，cosnt*f(x)与f(x)最优解是一致的。
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再次感谢 翻译团队 对母语的理解 还是要比英文顺畅得多
在此之前 只code过一次 Neuron Network，
——做Exercise6的时候，胸口疼了一会，真正在做多层网络啦！
接下来 读一些 readlist 上的文章，丰富Neuron Networks的知识。
Autoencoder知识UF的一种...