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Hinton神经网络公开课15 Modeling hierarchical structure with neural nets

hankcs
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发布于 2017/06/04 22:34
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Hinton神经网络公开课15 Modeling hierarchical structure with neural nets
虽然是倒数第二课,但只要前面的认真听了,这节课就会觉得相当简单。从主成分分析到自动编码器先复习一下PCA,这是一种找出高维数据附近的linear manifold,用这上面的映射来表示数据本身。linear manifold定义如下:通过标准的SVD方法可以高效地得到主成分,而通过神经网络反而要低效一些。使用神经网络的目的是,可以通过多层非线性函数来将数据投影到curve manifold(这种表达更强大)上去处理。PCA从N维数据中找出M个正交的方向,让数据在这些方向上的方差最大,忽略那些差别不大的方向。...

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