摘要： 这又是Ng团队的一篇有趣的paper。Ng团队在上篇博客文章Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)中给出的结论是：网络中隐含节点的个数，convolution尺寸和移动步伐等参数比网络的层次比网络参数的学习算法本身还要重要，也就是说即使是使用单层的网络，只要隐含层的节点数够大，convolution尺寸和移动步伐较小，用简单的算法（比如kmeans算法）也可取得不亚于其它复杂的deep learning最优效果算法。而在本文On random weights and unsupervised feature learning中又提出了个新观点：即根本就无需通.. 阅读全文