摘要： 基础知识： 在sparse coding（可参考Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)，Deep learning：二十九(Sparse coding练习)）模型中，学习到的基是超完备集的，也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大，那么对一个数据而言，将其分解为基的线性组合时，这些基之间本身就是线性相关的。如果我们想要得到线性无关的基集，那么基集中元素的个数必须小于或等于样本的维数，本节所讲的ICA（Independent Component Analysis，独立成分分析）模型就可以完成这一要求，它学习到的基之间不仅保证线性无关，还保证了相互正交。本节... 阅读全文

摘要： 前言： 本次主要是重新复习下Sparse autoencoder基础知识，并且加入点自己的理解。关于sparse autoencoder在前面的博文Deep learning：八(Sparse Autoencoder)中已有所介绍。 基础知识： 首先来看看为什么sparse autoencoder能够学习到输入数据的特征呢？当使用autoencoder时，隐含层节点的个数会比输入层小（一般情况下），而autoencoder又要能够重构输入数据，说明隐含层节点压缩了原始数据，既然这个压缩是有效的，则它就代表了输入数据（因为输入数据每个分量值并不是相互独立的）的一部分特征了。如果对隐含节... 阅读全文