发布时间：2017-07-09 23:09:50

传统机器学习依赖良好的特征工程。深度学习解决有效特征难人工提取问题。无监督学习，不需要标注数据，学习数据内容组织形式，提取频繁出现特征，逐层抽象，从简单到复杂，从微观到宏观。稀疏编码(Sparse Coding)，基本结构组合。自编码器(AutoEncoder)，用自身高阶特征编码自己。期望输入/输出一致，使用高阶特征重构.........【阅读全文】

发布时间：2017-07-09 15:09:50

ensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)，简单机器视觉数据集，28X28像素手写数字，只有灰度值信息，空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维，丢弃二维空间信息，目标分0~9共10类。数据加载，data.read_data_sets, 55000个样本，测试集10000样本，验证集5000样本。样本标注信息，label，10维向量，10种类one-hot编码。训练集训练模型，验证集检验效果，测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。
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发布时间：2017-05-19 12:12:57

回答多选项问题，使用softmax函数，对数几率回归在多个可能不同值上的推广。函数返回值是C个分量的概率向量，每个分量对应一个输出类别概率。分量为概率，C个分量和始终为1。每个样本必须属于某个输出类别，所有可能样本均被覆盖。分量和小于1,存在隐藏类别；分量和大于1,每个样本可能同时属于多个类别。类别数量为2,输出概率与对数几率回归模型输出相同。......【阅读全文】