UFLDL教程

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说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。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,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。


稀疏自编码器


矢量化编程实现


预处理:主成分分析与白化


Softmax回归


自我学习与无监督特征学习


建立分类用深度网络


自编码线性解码器


处理大型图像



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

混杂的主题


进阶主题:

稀疏编码

独立成分分析样式建模

其它



英文原文作者: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen


Language : English

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