2013年4月16日
摘要: 前言 本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分,具体的网页教程参考:Exercise:Sparse Coding。该实验的主要内容是从2w个自然图像的patches中分别采用sparse coding和拓扑的sparse coding方法进行学习,并观察学习到的这些图像基图像的特征。训练数据时自然图片IMAGE,在给出的教程网站上有。 实验基础 Sparse coding的主要是思想学习输入数据集”基数据”,一旦获得这些”基数据”,输入数据集中的每个数据都可以用这些”基数据”的线性组合表示,而稀疏性则体现在这些线性组合系数是系数的,即大部分的... 阅读全文
posted @ 2013-04-16 16:41 tornadomeet 阅读(19987) 评论(66) 推荐(3) 编辑

阿萨德发斯蒂芬