中文版的新版UFLDL教程(项目地址:www.github.com/ysh329/Chinese-UFLDL-Tutorial ),该版本翻译自UFLDL Tutorial,是新版教程的翻译。也可参考老版本的UFLDL中文教程。
自己对新版UFLDL教程翻译过程中,发现的英文错误,见 新版教程英文原文勘误表。
注:UFLDL是非监督特征学习及深度学习(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)的缩写,而不仅指深度学习(Deep Learning)。
翻译者:Shuai Yuan
若有翻译错误,请发邮件至ysh329@sina.com,感谢!
更多详细参考资料,见计算机科学,人工智能,机器学习,深度学习。
说明:本教程将会教给您非监督特征学习以及深度学习的主要**。通过它,您将会实现几个特征学习或深度学习的算法,看到这些算法为您(的工作)带来的作用,以及学习如何将这些**应用到适用的新问题上。
本教程假定您已经有了基本的机器学习知识(具体而言,熟悉监督学习,逻辑斯特回归以及梯度下降法的**)。如果您不熟悉这些,我们建议您先去机器学习课程中去学习,并完成其中的第II,III,IV章节(即到逻辑斯特回归)。
材料由以下人员提供:Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen, Adam Coates, Andrew Maas, Awni Hannun, Brody Huval, Tao Wang, Sameep Tandon
您可以获得初学者所有练习的代码从该Github的代码仓库。
有关的数据文件可以从这里下载。 下载到的数据需要解压到名为“common”
的文件夹中(以便初学者代码的使用)。
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监督学习与优化(Supervised Learning and Optimization)
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监督神经网络(Supervised Neural Networks)
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监督卷积网络(Supervised Convolutional Neural Network)
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练习:卷积和池化(Exercise: Convolution and Pooling)
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练习:卷积神经网络(Excercise: Convolutional Neural Network)
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无监督学习(Unsupervised Learning)
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自动编码器(Autoencoders)
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PCA Whitening(PCA Whitening)
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练习:PCA Whitening(Exercise: PCA Whitening)
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稀疏编码(Sparse Coding)
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ICA(ICA)
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RICA(RICA)
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练习:RICA(Exercise: RICA)
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自学学习(Self-Taught Learning)
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自学学习(Self-Taught Learning)
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练习:自学学习(Exercise: Self-Taught Learning)
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