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深度学习(1)

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习

zouxy09@qq.com

https://blog.csdn.net/zouxy09https://blog.csdn.net/zouxy09

 

         自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢。

 

        本文的论文来自:

Learning Feature Representations with K-means, Adam Coates and Andrew Y. Ng. In Neural Networks: Tricks of the Trade, Reloaded, Springer LNCS, 2012

         下面是自己对其中的一些知识点的理解:

 

Learning Feature Representations with K-means

         自从Deep Learning之风盛起之时到现在,江湖上诞生了很多都可以从无标签数据中学习到深度的分级的特征的算法。大部分情况,这些算法都涉及到一个多层网络,而训练和调整这个网络需要很多tricks。最近,我们发现K-means聚类算法也可以被作为一个非常快的训练方法。它的优点是快!容易实现!当然了,K-means也不是万能神丹,它也存在自身的局限性。在本文中,我们就关注K-means的方方面面。总结了最近的K-means算法的效果和介绍使用k-means来有效地学习图像的特征的一些技巧。

 

一、概述

         非监督学习的一般流程是:先从一组无标签数据中学习特征,然后用学习到的特征提取函数去提取有标签数据特征,然后再进行分类器的训练和分类。之前说到,一般的非监督学习算法都存在很多hyper-parameters需要调整。而,最近我们发现对于上面同样的非监督学习流程中,用K-means聚类算法来实现特征学习,也可以达到非常好的效果,有时候还能达到state-of-the-art的效果。亮瞎了凡人之俗眼。

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