摘要：
UFLDL学习笔记5（Building Deep Networks for Classification）最近在学习UFLDL Tutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉Andrew Ng做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。B... 阅读全文
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从2015自然语言处理实证方法会议看发展趋势来源：《中国计算机学会通讯》2015年第11期《动态》作者：林衍凯 刘知远2015年自然语言处理实证方法会议(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP)于9月... 阅读全文
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Writing the first draft of your science paper — some dos and don’ts如何起草一篇科学论文？经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的！这是继Angel Borja教授前两篇撰写论文技巧的文章大受欢迎后又一... 阅读全文
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Deep learning：二十四(stacked autoencoder练习)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... 阅读全文
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Deep learning：十六(deep networks)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... 阅读全文
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Deep Networks for Classification 和 栈式自编码 代码详细解析本文分为三部分，前言和实验基础copy自tornadomeet博客；后面代码详解为自己原创。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... 阅读全文
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Exercise: Implement deep networks for digit classification 代码示例练习参考Implement deep networks for digit classification 这个练习用到了一个四层的深度神经网络。第一层是数据输入层；第二、... 阅读全文
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总结：1）就是自编码隐藏学习的特征，送入softmax分类器。2）算是对于之前编写的代码的一个总结。3）fprintf('Test Accuracy: %f%%\n', 100*mean(pred(:) == testLabels(:))); 这个简单的输出准确率的代码写的好呀。4）实验其实对于训练... 阅读全文
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