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深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder

Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西,也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的,从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里,我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载MNIST数据,在这里友情提醒一下,MNIST的数据集因为某些原因,下载速度非常的慢,在这里推荐去THE MNIST DATABASE下载。下载完成后建一个MNIST_data的文件夹,放进去。 在这里提一下,为什么我们要将图片设置为28*28? 28*28的特征图大小可以防止输入的连接掉到边界之外,不导致梯度损失。 大家觉得自编码器可以在没有标签的时候学习到数据的有用表达。但是,自编码器并不是

如何将html的<和>转码

本章节介绍一下如何将html中的左右尖括号进行转码,因为作为html标签的一部分可能会造成布局换乱。 代码实例如下: 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 <!DOCTYPE html> < html > < head > < meta charset = " utf-8" > < meta name = "author" content = "http://www.softwhy.com/" /> < title >蚂蚁部落</ title > < script type = "text/javascript" > //将HTML转义为实体 function escape(html){ var elem=document.createElement('div') var txt=document.createTextNode(html) ele...

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