UFLDL 第7页

Stanford UFLDL教程栈式自编码算法

栈式自编码算法Contents[hide]1概述2训练3具体实例4讨论5中英文对照6中文译者概述逐层贪婪训练法依次训练网络的每一层，进而预训练整个深度神经网络。在本节中，我们将会学习如何将自编码器“栈化”到逐层贪婪训练法中，从而预训练（或者说初始化）深度神经网络的权重。栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络，其前一层自编码器的输出作为其后一层自编码器的输入。对于一个层栈式自编码神

GarfieldEr007·2015-12-06 11:00

Stanford UFLDL教程 Exercise:Sparse Autoencoder

Contents[hide]1DownloadRelatedReading2Sparseautoencoderimplementation2.1Step1:Generatetrainingset2.2Step2:Sparseautoencoderobjective2.3Step3:Gradientchecking2.4Step4:Trainthesparseautoencoder2.5Step5:

garfielder007·2015-12-05 18:14

u012176591·2015-12-05 11:00

CNN

1.http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial2.http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details

apsvvfb·2015-12-04 19:00

UFLDL_Tutorial 笔记（deep learning绝佳的入门资料）

dinosoft·2015-11-30 00:35

UFLDL_Tutorial 笔记（deep learning绝佳的入门资料）

dinosoft·2015-11-30 00:35

UFLDL_Tutorial 笔记（deep learning绝佳的入门资料）

Dinosoft·2015-11-30 00:00

deep learning 学习笔记

link:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/1.linearregressionuseMLEtounderstandthelossfunction 2.logisticregression—binaryclassificationuseMLEtounderstandthelossfunction3

xyqzki·2015-11-26 16:00

深度学习算法原理——栈式自编码神经网络

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

zhiyong_will·2015-11-13 14:59

UFLDL笔记——深度网络

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

google19890102·2015-11-13 14:00

LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践

qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 我们在UFLDL

·2015-11-13 13:38

UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络

UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程

·2015-11-13 00:15

UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法

UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程

·2015-11-13 00:14

UFLDL 教程学习笔记（三）自编码与稀疏性

UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程

·2015-11-13 00:13

UFLDL 教程学习笔记（四）主成分分析

UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程

·2015-11-13 00:12

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

最近一直在看Deep Learning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL

·2015-11-12 22:11

机器学习有监督学习之--回归

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 tutorial http://ufldl.stanford.edu

·2015-11-12 20:19

UFLDL课程学习（二）

章节地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LogisticRegression/ 章节名称：逻辑回归 (Logisitic Regression

·2015-11-12 18:39

UFLDL课程学习（一）

章节地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LinearRegression/ 章节名称：线性回归 (Linear Regression)

·2015-11-12 18:38

[Neural Networks] (Convolutional Neural Networks)CNN-卷积神经网络学习

details/8781543 ( 但其中有部分错误) http://ufldl.stanford.edu

·2015-11-12 17:58

cnn softmax regression bp求导

内容来自 ufldl，代码参考自 tornadomeet的cnnCost.m 1.Forward Propagation convolvedFeatures = cnnConvolve(filterDim

·2015-11-12 09:34

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

最近一直在看Deep Learning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL

·2015-11-11 18:48

UFLDL实验报告3：Self-taught

Self-taught 自我学习器实验报告 1.Self-taught 自我学习实验描述自我学习是无监督特征学习算法，自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习，从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据，因而更有可能取得更好的性能。在本实验中，我们将按照自我学习的步骤，使用稀疏自编码器和softmax分类器去构造一个手写数字分类器。实现流程 Step 1 ：

·2015-11-11 10:29

UFLDL实验报告1： Softmax Regression

PS:这些是今年4月份，跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告，当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了 Softmax Regression实验报告 1.Softmax Regression

·2015-11-11 10:28

UFLDL实验报告2：Sparse Autoencoder

Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验报告 1.Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验描述自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如。自编码神经网络尝试学习一个的函数。换句话说，它尝试逼近一个恒等函数，从而使得输出接近于输入。当我们为自编码神经网络加入某些限制，比如给隐藏神经元加入稀疏性限制，那么自编码神经

·2015-11-11 10:28

Theano学习笔记：Theano的艰辛安装体验

这大半个月一直在瞎研究深度学习的方面，跟着UFLDL的教程学了下来，中途也看了很多大大们的博客，感觉获益匪浅，终于给了迷茫的自己入门的开端。

·2015-11-11 08:28

Softmax回归

Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial

·2015-11-11 04:40

Softmax回归

Softmax回归 Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net

·2015-11-11 00:33

LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践

http://blog.csdn.net/zouxy09 我们在UFLDL

·2015-11-11 00:08

UFLDL笔记——自我学习

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

google19890102·2015-11-09 14:00

UFLDL笔记——Softmax回归

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

google19890102·2015-11-09 14:00

UFLDL笔记——稀疏自编码器

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

google19890102·2015-11-09 14:00

UFLDL笔记——神经网络

注：最近打算将UFLDL教程重新看一遍，其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用，但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余，所以想整理一个笔记，记录下神经网络到深度学习的一些知识点。

google19890102·2015-11-09 11:00

【DeepLearning】UFLDL tutorial错误记录

（一）Autoencoders and Sparsity章节公式错误： s2 应为 s3。意为从第2层（隐藏层）i节点到输出层j节点的误差加权和。（二）Support functions for loading MNIST in Matlab文件名错误 % Change the filenames if you've saved the files under d

·2015-11-07 11:32

ufldl学习笔记和编程作业：Softmax Regression（softmax回报）

ufldl学习笔记与编程作业：Softmax Regression（softmax回归） ufldl出了新教程。感觉比之前的好，从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。

·2015-11-07 10:08

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening

我们在这里首先用2D的数据进行试验，其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://u

·2015-11-05 08:50

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记二：使用向量化对MNIST数据集做稀疏自编码

今天来做UFLDL的第二个实验，向量化。

·2015-11-05 08:49

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记一：稀疏自编码器

UFLDL即（unsupervised feature learning & deep learning）。这是斯坦福网站上的一篇经典教程。

·2015-11-05 08:48

Caffe4——计算图像均值

Caffe4——计算图像均值均值削减是数据预处理中常见的处理方式，按照之前在学习ufldl教程PCA的一章时，对于图像介绍了两种：第一种常用的方式叫做dimension_mean（个人命名），是依据输入数据的维度

·2015-11-02 11:17

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 D

·2015-11-02 10:39

UFLDL教程练习（exercise）答案（1）

之前看过Andrew NG大神写的UFLDL教程，觉得很不错，不过一直比较懒，没有动手做里面的练习，最近做了一下，感觉很有意思。

·2015-11-01 12:07

Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)

本文是参考的UFLDL网页教程：Data Prepr

·2015-11-01 10:32

Deep learning：二十九(Sparse coding练习)

　　前言　　本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分，具体的网页教程参考：Exercise:Sparse Coding。

·2015-11-01 10:31

Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)

Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling，分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

·2015-11-01 10:22

Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)

而本次试验的数据，步骤，要求等参考网页：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 。

·2015-11-01 10:21

【ufldl tutorial】Convolution and Pooling

卷积的实现：对于每幅图像，每个filter，首先从W中取出对应的filter： filter = squeeze(W(:,:,filterNum)); 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image： % Flip the feature matrix because of the definition of convolution, as explai

·2015-11-01 10:04

【ufldl tutorial】Softmax Regression

今天太长姿势了，什么叫懂了也写不出代码说的不就是我吗，就那么几行代码居然叽叽歪歪写了一个小时。首先exercise要实现的是softmax的cost function和gradient，如下图：（1）（2）（3）下面就来仔细分析怎么不借助for循环高效的实现上面三个函数。首先P是一个关键，因为在J和梯度中都出现了，所以现在实现P。可以看到theta和X的乘积是一个十分重

·2015-11-01 10:04

ufldl.PCA-2D实现

Step0:Loaddata用文本方式打开pcaData.txt，看到的就是两行数据，每行有45个值。不加’-ascii’,直接写出x=load(‘pcaData.txt’)也是ok的！figure(1)表明建立第一幅图像，在需要显示很多图像的时候就需要用到这一句了。scatter则是画图函数，这里的x轴数据为x的第一行数据x(1,:),y轴数据为x的第二行数据x(2,:)。最后给第一副图像命名为

jianjian1992·2015-10-31 15:00

·2015-10-31 11:42

·2015-10-31 09:34

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Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)

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