摘要： 本文主要是学习下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中对应的章节部分。 Linear Decoders: 以三层的稀疏编码神经网络而言，在sparse autoencoder中的输出层满足下面的公式： 从公式中可以看出，a3的输出值是f函数的输出，而在普通的sparse autoencoder中f函数一般为sigmoid函数，所以其输出值的范围为(0,1)，所以可以知道a3的输出值范围也... 阅读全文

摘要： 本节参考的是网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中关于Building Deep Networks for Classification一节的介绍。分下面2大部分内容： 1. 从self-taught到deep networks： 从前面的关于self-taught learning介绍（Deep learning：十五(Self-Taught Learning练习)）可以看到，该ML方法在特征提取方面是完全用的无监督方法，本次要讲的就是在上面的基础上再用有监督的方法继续对网络的参数进行微调，这... 阅读全文