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プレトレーニングはどのようにニューラルネットワークの分類を改善するのですか?
私がこれまでに読んだ論文の多くは、この「事前トレーニングネットワークがバックプロパゲーションエラーの計算効率を向上させることができる」というもので、RBMまたはオートエンコーダーを使用して達成することができました。 私が正しく理解している場合は、オートエンコーダは 恒等関数を学習することで動作し、それが 入力データのサイズよりも少ない隠れユニットを持っている場合、それはまた、圧縮を行いますが、何本
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2015-12-29
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Lasagne/nolearn autoencoder - 隠れ層の出力を取得する方法?
私はlasagne/nolearnを使ってオートエンコーダーを訓練しました。ネットワーク層が[500,100,100,500]であると仮定する。 net.predict(X, layer=2) ので、私は私のデータの抑制表現を取得します:私は、次のような何かをしたい net.fit(X, X) :私はそうのようなニューラルネットを訓練してきました。したがって、私の初期データの形状が[100
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2015-11-20
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