課程名稱:無監督學習與自編碼器實現培訓

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課程大綱:

無監督學習與自編碼器實現培訓

 

在機器學習里在真正開始訓練跑算法之前,

都需要進行數據預處理,

我們需要人工的或“啟發式”地去處理數據,提取特征,

數據預處理的效果對后續訓練過程很關鍵。

這門課程將介紹一種基于無監督學習神經網絡數據降維的一種應用——自聯想存儲器。

1 無監督學習

2 梯度下降算法

3 數據標準化

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無監督學習介紹

1.無監督學習Unsupervisedlearning

2.聚類Clustering 3.特征提取Featuresextraction

4.自編碼器Autoencoder

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自編碼器實現

1.歸一化 2.批量梯度下降Batchgradientdescent

3.隨機梯度下降Stochasticgradientdescent

4.小批梯度下降Minibatchgradientdescent

1 無監督學習的基礎概念

2 實驗數據預處理:標準化

3 前向傳播代碼實現

4 反向傳播代碼實現

5 自編碼器模型的訓練


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