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。 | |
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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 | 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 | ||
| - | [http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 机器学习课程] | + | [http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 机器学习课程]，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。 |
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* [[池化]] | * [[池化]] | ||
* [[Exercise:Convolution and Pooling]] | * [[Exercise:Convolution and Pooling]] | ||
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'''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。 | '''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。 | ||
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'''混杂的''' | '''混杂的''' | ||
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* [[数据预处理]] | * [[数据预处理]] | ||
* [[用反向传导思想求导]] | * [[用反向传导思想求导]] | ||
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'''进阶主题''': | '''进阶主题''': | ||
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* [[Slow Feature Analysis]] | * [[Slow Feature Analysis]] | ||
* [[Tiled Convolution Networks]] | * [[Tiled Convolution Networks]] | ||
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英文原文作者: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen | 英文原文作者: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen | ||
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