稀疏编码自编码表达

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(Topographic sparse coding[拓扑稀疏编码])
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[原文]
[原文]
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== Sparse coding[稀疏编码] ==
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== [稀疏编码] ==
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在稀疏自编码算法中,我们试着学习得到一组权重参数<math>W</math>(以及相应的截距<math>b</math>),通过这些参数可以使我们得到稀疏特征向量<math>\sigma(Wx + b)</math> ,这些特征向量对于重构输入样本非常有用。
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In the sparse autoencoder, we tried to learn a set of weights <math>W</math> (and associated biases <math>b</math>) that would give us sparse features <math>\sigma(Wx + b)</math> useful in reconstructing the input <math>x</math>.
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[初译]
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稀疏编码
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在稀疏自编码中,为了用稀疏特征<math>\sigma(Wx + b)</math>重新表示输入数据<math>x</math>需要学习权重系数<math>W</math>(以及对应的偏移量<math>b</math>)。
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[一审]
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稀疏编码
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在稀疏自编码中,为了用稀疏特征<math>\sigma(Wx + b)</math>重新表示输入数据<math>x</math>需要学习权重系数<math>W</math>(以及对应的偏移量<math>b</math>)。
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Revision as of 06:25, 21 March 2013

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