深度学习:Hinton_Science_Reducing the dimensionality of data with neural networks
来源:互联网 发布:申请网络空间 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 04:36
http://blog.csdn.net/yihaizhiyan/article/details/8189731
在Deep learning 的学习资源中找到,关于Deep belief network的相关资源
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html
这个资源的下载并运行,
有一个需要注意的地方,就是数据文件:
要使用gunzip train-images-idx3-ubyte.gz 进行解压~若使用winzip解压后,会损坏相关数据文件~导致matlab code 中fopen文件 有错误~
本code涉及到的paper是2006 Science上的Hinton这篇:“reducing the dimensionality of data with neural networks”
这篇paper来做什么的?
(摘要)通过一个小的中间层来重构高维输入向量,训练一个多层神经网络,最终使得高维数据可以转化为低维信号
~原有神经网络(Neural network, NN)求解权重时,存在的问题:利用梯度下降来求解权重~ 但是严重依赖于初始化权重的好坏~
这篇paper描述一种有效地方法,来初始化权重,利用深度自解码网络(Deep autoencoder networks)来学习低维信号~
这种降维方法,比PCA(principal compenent analysis)效果要好的多~
降维有助于分类、可视化、交流和高维信号的存储~一个简单常用的方法就是PCA,,找到数据集中最大方差方向.....
这篇paper描述一种非线性的PCA 的推广,利用一个自适应的、多层的编码网络,达到降维的目的。
类似地,解码网络来重建数据~
在这两种网络中,随机初始化权重,通过最小化原始数据及其重建数据之间的差异,进行训练。
利用链规则来反馈错误,首先通过解码网络(Decoder),然后通过编码网络(Encoder),可以获得梯度。
多层RBM(Restricted Boltzmann machine)像素对应着可见单元(v)
~特征描述子对应着隐单元h
~因为所有节点单元均为二进制的~
所以采用以下的激发函数来实现可见层概率:
权重更新:
疑问:这是如何把样本间建立联系呢?
- 深度学习:Hinton_Science_Reducing the dimensionality of data with neural networks
- 深度学习:Hinton_Science_Reducing the dimensionality of data with neural networks
- 深度学习:Hinton_Science_Reducing the dimensionality of data with neural networks
- Hinton Science06 Reducing the dimensionality of data with neural networks
- Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
- Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
- Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
- Deep Learning读书笔记(一):Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
- Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks:神经网络用于降维
- Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks:神经网络用于降维
- 浅读——reducing the dimensionality of data with neural networks(一)
- [深度学习论文笔记][Weight Initialization] Data-dependent Initializations of Convolutional Neural Networks
- AlphaGo论文的译文,用深度神经网络和树搜索征服围棋:Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
- Compressing Neural Networks with the Hashing Trick
- The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
- The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
- The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
- The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
- jQuery easyui datagrid 的数据加载
- 【产品经理】产品经理之我述
- hdu 3966 树链剖分模版
- forward和redirect的区别
- CubieTruck Debian打开WIFI方法
- 深度学习:Hinton_Science_Reducing the dimensionality of data with neural networks
- 直线检测算法 LSD 的相关介绍及其在 OpenCV 和 MATLAB 中的可视化
- Linux 防火墙开放特定端口 (iptables)
- 中文输入程序
- C++中虚函数的原理和虚函数表
- IE 设置ActiveX每次加载都是上一次的内容,怎么办?
- android ListView几个比较特别的属性
- C语法归约之语句(5)
- Linux笔记(5)