说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。
稀疏自编码器
神经网络
反向传导算法
梯度检验与高级优化
自编码算法与稀疏性
可视化自编码器训练结果
稀疏自编码器符号一览表
Exercise:Sparse Autoencoder
矢量化编程实现
矢量化编程
逻辑回归的向量化实现样例
神经网络向量化
Exercise:Vectorization
预处理：主成分分析与白化
主成分分析
白化
实现主成分分析和白化
Exercise:PCA in 2D
Exercise:PCA and Whitening
内容来自dedecms
Softmax回归
Softmax回归
Exercise:Softmax Regression
自我学习与无监督特征学习
自我学习
Exercise:Self-Taught Learning
建立分类用深度网络
从自我学习到深层网络
深度网络概览
栈式自编码算法
微调多层自编码算法
Exercise: Implement deep networks for digit classification
自编码线性解码器
线性解码器
Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders
处理大型图像
卷积特征提取
池化
Exercise:Convolution and Pooling
混杂的
MATLAB Modules
Style Guide
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内容来自dedecms
混杂的主题
数据预处理
用反向传导思想求导
进阶主题:
稀疏编码
稀疏编码
稀疏编码自编码表达
Exercise:Sparse Coding
独立成分分析样式建模
独立成分分析
Exercise:Independent Component Analysis
Convolutional training
Restricted Boltzmann Machines
Deep Belief Networks
Denoising Autoencoders
K-means
Spatial pyramids / Multiscale
Slow Feature Analysis
Tiled Convolution Networks
