摘要： 前言： 本次是练习2个隐含层的网络的训练方法，每个网络层都是用的sparse autoencoder思想，利用两个隐含层的网络来提取出输入数据的特征。本次实验验要完成的任务是对MINST进行手写数字识别，实验内容及步骤参考网页教程Exercise: Implement deep networks for digit classification。当提取出手写数字图片的特征后，就用softmax进行对其进行分类。关于MINST的介绍可以参考网页：MNIST Dataset。本文的理论介绍也可以参考前面的博文：Deep learning：十六(deep networks)。 实验基础： ... 阅读全文

摘要： 前言： 本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片采用convolution得到每个特征的输出结果，然后采用pooling方法对这些结果进行计算，使之具有平移不变等特性。实验参考的是斯坦福网页教程：Exercise:Convolution and Pooling。也可以参考前面的博客：Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)，且本次试验是在前面博文Deep learning：二十二(linear decoder练习)的学习到的特征提取网络上进行的。 实验基础： 首先来看看整... 阅读全文