Su página (Página de inicio de Geoffrey Hinton) tiene toda la información.
Lea el archivo README.txt (página en toronto.edu) para ejecutar el código.
Si aún tiene alguna duda, ¡hágamelo saber!
También eche un vistazo a rasmusbergpalm / DeepLearnToolbox
y vea este ejemplo https://github.com/rasmusbergpal…
- ¿Cuáles son las buenas formas de combinar dos salidas de un clasificador?
- ¿Se puede usar una máquina de Boltzmann profunda para la clasificación de imágenes en una base de datos que tiene solo mil imágenes y tiene características de imagen de valor real como unidades de entrada (en lugar de unidades de píxeles binarios)?
- ¿El aprendizaje automático es solo una forma de predecir con precisión resultados particulares y / o tomar acciones óptimas basadas en algún conjunto de datos?
- ¿Qué significa que una modelo se sobreajuste?
- ¿Cuál es la derivación matemática de la regresión logística?
Solo recuerde que el codificador automático no es más que una red neuronal, donde la salida es la misma que la entrada.
Por lo tanto, puede usar cualquier código de red neuronal y asegurarse de que la parte superior de la red sea una imagen reflejada de la parte inferior de la red.
Entonces, cuando usa este código (https://github.com/rasmusbergpal…)
Cambia las siguientes dos líneas del código
nn = nnsetup ([784 100 10]);
[nn, L] = nntrain (nn, train_x, train_y, opts);
a
nn = nnsetup ([784 100 10 100 784]);
[nn, L] = nntrain (nn, train_x, train_x, opts);
Y tienes un autoencoder.
