UFLDL

Deep Learning 系列（3）：CNN（卷积神经网络）

初次了解，可以先看看UFLDL教程中的Convolution和Pooling。这基本上是CNN的核心。简单理解：Convolution即用一个滑动的小窗口去卷积一个大的图像。         
hanzihan123·2014-07-22 20:00

Deep Learning 系列（2）：NN（神经网络）及反向传播算法

参见UFLDL教程之神经网络与反向传导算法，以及Dark_Scope的NN代码解读。本章将结合DBN与NN的算法推导以及代码，针对重点作讲解。
hanzihan123·2014-07-21 22:00

学习资源一览表

Deep Learning（深度学习）： ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习
小网客·2014-07-21 11:00

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Deep Learning（深度学习）： ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习
小网客·2014-07-21 11:00

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结

分类： 机器学习 DeepLearning 计算机视觉2013-08-1121:43 1816人阅读 评论(8) 收藏 举报7.27暑假开始后，稍有时间，“搞完”金融项目，便开始跑跑DeepLearning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：DeepLearningTutoria
pi9nc·2014-05-29 15:00

AutoEncoder的一些实验结果和思考

之前看Autoencoder的时候，做了一下这里的练习：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder。
huaweimember·2014-05-24 21:00

深度学习资料整理（从感知机到深度网络）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资
tiandijun·2014-05-12 18:00

深度学习资料整理（软件资源）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资
tiandijun·2014-05-07 11:00

深度学习资料整理（深度神经网络理解）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资
tiandijun·2014-05-07 10:00

深度学习资料整理（压缩感知）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资
tiandijun·2014-05-06 22:00

DeepLearning学习随记（一）稀疏自编码器

主要参考资料是Stanford教授AndrewNg的DeepLearning教程讲义：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
zhoubl668·2014-04-30 16:00

深度学习资料整理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资
tiandijun·2014-03-25 21:00

UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络

UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）Tutorial是由Stanford大学的AndrewNg教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性
gk10paladin·2014-03-11 10:00

UFLDL 教程学习笔记（三）自编码与稀疏性

UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）Tutorial是由Stanford大学的AndrewNg教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性
gk10paladin·2014-03-11 10:00

UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法

UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）Tutorial是由Stanford大学的AndrewNg教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性
gk10paladin·2014-03-11 10:00

UFLDL 教程学习笔记（四）主成分分析

UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）Tutorial是由Stanford大学的AndrewNg教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性
gk10paladin·2014-03-11 10:00

UFLDL Exercise: Implement deep networks for digit classification

练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:_Implement_deep_networks_for_digit_classificationstackedAECost.mfunction[cost,grad]=stackedAECost(theta,inputSize,hiddenSize,... numClas
pymqq·2014-02-26 14:00

UFLDL Exercise:Softmax Regression

练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Softmax_RegressionsoftmaxCost.mfunction[cost,grad]=softmaxCost(theta,numClasses,inputSize,lambda,data,labels) %numClasses-thenumberofc
pymqq·2014-02-22 14:00

Self-Taught Learning To Deep Networds

    本博客是参照UFLDL教程的Self-TaughtLearningtoDeepNetwords写的，也感谢tornadomeet，看了他的博客也对自己的理解帮助不小。
u012841335·2014-02-20 16:00

UFLDL Exercise:PCA in 2D

练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2Dpca_2d.m的代码如下：clc;clear;closeall; %%================================================================ %%Step0:Loaddata %Weha
pymqq·2014-02-19 17:00

UFLDL Exercise:PCA and Whitening

练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_and_Whiteningpca_gen.m修改后的文件内容如下：clc;clear;closeall; %%================================================================ %%Step0a:Lo
pymqq·2014-02-19 17:00

Softmax Regression练习

blog.csdn.net/freeliao/article/details/19424565)介绍了SoftmaxRegression的模型，现在来做下该模型在MNIST数据集上的识别练习(http://ufldl.stanford.edu
u012841335·2014-02-19 16:00

UFLDL Exercise:Vectorization

练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_and_Whitening上一篇博文《UFLDLExercise:SparseAutoencoder》已经是采用向量的方式编写的代码，详见上篇博文http://blog.csdn.net/pymqq/article/details/19490551 
pymqq·2014-02-19 15:00

UFLDL Exercise:Sparse Autoencoder

UFLDL中的稀疏自编码器练习的代码：练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder注意
pymqq·2014-02-19 15:00

Softmax回归 (转载）

转载：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax回归俺微博：http://weibo.com/p/1005052044913903*********
xuanyoumeng·2014-02-16 18:00

UFLDL学习笔记7（Working with Large Images）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。ConvolutionandPooling本章是使用卷积神经网络进行分类。分类的图片有四种：飞机、汽车、猫、狗（如图1）。每幅图像的大小为64*64*3（彩色）。train图片2000幅，test图片3200幅。
richard2357·2014-01-21 20:00

UFLDL学习笔记6（Linear Decoders with Autoencoders）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。LinearDecoderswithAutoencoders这一章是第一章SparseAutoencoder变化版。第一章的SparseAutoencoder两层都用的是sigmoid映射，那么输出一定在0-1之
richard2357·2014-01-19 15:00

UFLDL学习笔记5（Building Deep Networks for Classification）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。BuildingDeepNetworksforClassification练习这一章是用fine-tune的多层网络进行mnist数字的识别。特征提取层使用unlabeld数据训练多层的sparseautoenc
richard2357·2014-01-19 13:00

UFLDL学习笔记4（Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。Self-TaughtLearningandUnsupervisedFeatureLearning练习这一章实际上是把SparseAutoencoder和SoftmaxRegression两章中的代码结合起来。所
richard2357·2014-01-13 20:00

UFLDL学习笔记3（Softmax Regression）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。第三章SoftmaxRegression这一章讲的是用softmax（实际就是logistic回归的多类版）来进行mnist手写数字的分类。我们知道，logistic和softmax只能做线性的分类。这章的数学求
richard2357·2014-01-13 16:00

机器学习课程练习（五）——自我学习

前言斯坦福的UFLDL教程每一个章节都配有练习本文是自我学习这一章节的练习的解答练习的目的是通过组合稀疏自动编码机和softmax分类器，实现一个从手写体中自动提取特征并识别的识别器具体内容可以浏览课程网页注意
vinson0526·2014-01-13 14:00

UFLDL学习笔记2（Preprocessing: PCA and Whitening）

UFLDL上有两个练习。建议先做pca_2d.m，然后的pca_
richard2357·2014-01-11 21:00

UFLDL学习笔记1（Sparse Autoencoder）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。SparseAutoencoder练习说实话这一节我调了好几天才弄出来。期间一度想放弃从网上找代码，但最后还是坚持下来了。在此建议大家自己写代码，我的代码仅作为参考。如果自己写收获会非常多。一共有三个.m文件要自
richard2357·2014-01-11 18:00

机器学习课程练习（四）——softmax

前言斯坦福的UFLDL教程每一个章节都配有练习本文是softmax这一章节的练习的解答练习的目的是学习softmax算法的基本知识，并且训练一个softmax手写体数字识别器具体内容可以浏览课程网页注意事项
vinson0526·2014-01-11 16:00

机器学习课程练习（三）——PCA与whitening

前言斯坦福的UFLDL教程每一个章节都配有练习本文是PCA与whitening这一章节的练习的解答练习的目的是学习PCA与Whitening的基本知识具体内容可以浏览课程网页注意这个练习的数据不是图像，
vinson0526·2014-01-09 21:00

机器学习课程练习（二）——向量化与手写体识别

前言斯坦福的UFLDL教程每一个章节都配有练习本文是向量化与手写体识别这一章节的练习的解答练习的目的是将练习一的代码向量化，然后用其学习MNIST手写体数字的特征具体内容可以浏览课程网页向量化练习一中的解答已经向量化了
vinson0526·2014-01-09 20:00

机器学习课程练习（一）——稀疏自动编码机

前言斯坦福的UFLDL教程每一个章节都配有练习本文是稀疏自动编码器这一章节的练习的解答练习的目的是填补空缺代码，实现一个稀疏自动编码器，完成对8*8图片块的特征编码具体内容可以浏览课程网页sampleIMAGES
vinson0526·2014-01-09 14:00

自编码算法与稀疏性

前言看完神经网络及BP算法介绍后，这里做一个小实验，内容是来自斯坦福UFLDL教程，实现图像的压缩表示，模型是用神经网络模型，训练方法是BP后向传播算法。
u012841335·2014-01-07 20:00

深度学习三人行+学习资源

深度学习的引领者：1.杰夫·辛顿GeoffreyHinton2.约书亚·本吉奥YoshuaBengio3.扬·乐康YannLeCun深度学习学习资料汇总:1.UFLDL教程（中文）（Matlab语言实现
阳光普照for自由飞翔·2013-12-18 11:24

Sparse Autoencoder Exercise Result

最近开始学习UFLDL，一个deeplearning的教程Exercise:SparseAutoencoderhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise
belltolls·2013-12-16 11:00

UFLDL Tutorial_ICA Style Models

IndependentComponentAnalysisIntroductionIfyourecall,in sparsecoding,wewantedtolearnan over-complete basisforthedata.Inparticular,thisimpliesthatthebasisvectorsthatwelearninsparsecodingwillnotbelinearl
xulinshadow701·2013-12-12 21:00

UFLDL Tutorial_Sparse Coding

SparseCodingSparseCodingSparsecodingisaclassofunsupervisedmethodsforlearningsetsofover-completebasestorepresentdataefficiently.Theaimofsparsecodingistofindasetofbasisvectors  suchthatwecanrepresentani
xulinshadow701·2013-12-12 21:00

UFLDL Tutorial_Working with Large Images

FeatureextractionusingconvolutionContents [hide]1 Overview2 FullyConnectedNetworks3 LocallyConnectedNetworks4 ConvolutionsOverviewInthepreviousexercises,youworkedthroughproblemswhichinvolvedimagesthat
xulinshadow701·2013-12-12 20:00

UFLDL Tutorial_Linear Decoders with Autoencoders

LinearDecodersSparseAutoencoderRecapInthesparseautoencoder,wehad3layersofneurons:aninputlayer,ahiddenlayerandanoutputlayer.Inourpreviousdescriptionofautoencoders(andofneuralnetworks),everyneuroninthen
xulinshadow701·2013-12-12 20:00

UFLDL Tutorial_Building Deep Networks for Classification

Self-TaughtLearningtoDeepNetworksIntheprevioussection,youusedanautoencodertolearnfeaturesthatwerethenfedasinputtoasoftmaxorlogisticregressionclassifier.Inthatmethod,thefeatureswerelearnedusingonlyunla
xulinshadow701·2013-12-12 20:00

UFLDL Tutorial_Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning

Self-TaughtLearningContents [hide]1 Overview2 Learningfeatures3 Onpre-processingthedata4 OntheterminologyofunsupervisedfeaturelearningOverviewAssumingthatwehaveasufficientlypowerfullearningalgorithm,o
xulinshadow701·2013-12-12 19:00

UFLDL Tutorial_Softmax Regression

SoftmaxRegressionContents [hide]1 Introduction2 CostFunction3 Propertiesofsoftmaxregressionparameterization4 WeightDecay5 RelationshiptoLogisticRegression6 SoftmaxRegressionvs.kBinaryClassifiersIntrod
xulinshadow701·2013-12-12 16:00

UFLDL Tutorial_Preprocessing: PCA and Whitening

PCAContents [hide]1 Introduction2 ExampleandMathematicalBackground3 RotatingtheData4 ReducingtheDataDimension5 RecoveringanApproximationoftheData6 Numberofcomponentstoretain7 PCAonImages8 ReferencesIn
xulinshadow701·2013-12-12 16:00

UFLDL Tutorial_Vectorized implementation

VectorizationWhenworkingwithlearningalgorithms,havingafasterpieceofcodeoftenmeansthatyou'llmakeprogressfasteronyourproject.Forexample,ifyourlearningalgorithmtakes20minutestoruntocompletion,thatmeansyo
xulinshadow701·2013-12-12 15:00

UFLDL Tutorial_Sparse Autoencoder

NeuralNetworksConsiderasupervisedlearningproblemwherewehaveaccesstolabeledtrainingexamples (x(i),y(i)).Neuralnetworksgiveawayofdefiningacomplex,non-linearformofhypotheses hW,b(x),withparameters W,b th
xulinshadow701·2013-12-12 15:00
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