@流浪鱼_da2a 没看懂你的意思。逐层训练就是每次只训练一层。
栈式自编码器的无监督逐层贪婪预训练(greedy layer-wise pre training)对于深层模型的训练，通常采用BP算法来更新网络参数。但是需要对网络参数进行很小心的初始化，以免网络陷入局部最小点。当然，现在已经有了很多网络参数初始化的办法，或者其他的深度网...
发简信
IP属地：香港
-
-
是的，每次只训练一层即可，减小计算量。因为这个方法只是用来寻找初始值的，后面还需要对网络做一次整体的训练。
栈式自编码器的无监督逐层贪婪预训练(greedy layer-wise pre training)
对于深层模型的训练，通常采用BP算法来更新网络参数。但是需要对网络参数进行很小心的初始化，以免网络陷入局部最小点。当然，现在已经有了很多网络参数初始化的办法，或者其他的深度网...
-
-
@Miracle_NoLw 是的，你不可能将原始数据集灌进去，因为维度都不一样了
栈式自编码器的无监督逐层贪婪预训练(greedy layer-wise pre training)
对于深层模型的训练，通常采用BP算法来更新网络参数。但是需要对网络参数进行很小心的初始化，以免网络陷入局部最小点。当然，现在已经有了很多网络参数初始化的办法，或者其他的深度网...
-
Ubuntu 16.04安装N卡驱动、cuda和tensorflow GPU版安装驱动 最开始在英伟达官网下载了官方驱动，安装之后无法登录系统，在登录界面反复循环，用cuda里的驱动也出现了同样的问题。最后解决办法是把驱动卸载之后，通过命令行在线安装驱...
-
PCA信号降维与复原一个信号往往包含多个维度，各个维度之间可能包含较强的相关性。下图表示的是一组二维信号x=(x1,x2)，可以看到数据点基本上分布在x2=x1这条直线上，二者存在很强的相关性（...
-
-
你好，请问你的公式是怎么输入的，简书好像不支持latex吧
使用Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）
Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS——300行python代码展示DDPG(基于...
-
栈式自编码器的无监督逐层贪婪预训练(greedy layer-wise pre training)对于深层模型的训练，通常采用BP算法来更新网络参数。但是需要对网络参数进行很小心的初始化，以免网络陷入局部最小点。当然，现在已经有了很多网络参数初始化的办法，或者其他的深度网...
-
caffe的.sh文件转.bat文件，用于cmd下执行
caffe文件夹下有.sh文件，如果是在linux平台下训练caffe，可以直接在terminal上执行.sh文件，非常方便。但如果是在windows平台下就无法执行.sh文...
-
稀疏编码Sparse Coding
稀疏编码的目的在于寻找一组超完备基来表示原信号。具体的讲解请参考下面的链接，毕竟简书不支持公式输入： Sparse Coding：https://www.zybuluo.co...
-
Autoencoderautoencoder的目的在于训练一个神经网络，用于信号降维，同时降维之后的信号能够很好地重建原信号。如下图所示： 第一层L1表示输入信号，它是一个6维的向量。第二层L2得...
-
PCA白化和ZCA白化
当输入信号的维度很高时，信号各个维度之间的相关性使很强的，从而引入冗余信息。例如一个10x10的小图块，相邻像素之间相关性就很强，将其抽成一个100x1的向量，其各个维度之间...
-
希望增加latex，不然没法写公式。不过现阶段没有latex，可以在cmdmarkdown上编辑，然后把链接po到简书上。
给简书提建议：希望支持LaTeX，这样才能「更好地写作」
支持Markdown我很开心，总算能够找到一个有比较好排版的博客平台了。我默认以为支持LaTeX，所以当我很开心的准备将一篇很长很长的文章po上来的时候，发现悲剧了。个人还是...
