从官网整理的UFLDL资源，包括神经网络、反向传播算法、梯度下降、自编码器、稀疏编码、矢量化、logistics regression、PCA、白化、softmax regression、自我学习、深层网络、栈式自编码、稀疏编码、独立成分分析等
2022-11-08 20:58:17
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Softmax Regression, which will be useful in later exercise.
2022-05-29 15:12:03
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这个文档是深度学习领域最基础的入门教程，包括Basic Neural Network, Back Propagation, Autoencoder, Convolutional Neural Network
2022-04-15 10:49:57
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这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟
2022-03-24 09:57:56
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UFLDL旧版教程pdf
网址：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
2021-11-03 10:44:26
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斯坦福无监督特征学习和深度学习教程（新版）使用 Python
教程网站：
查看此 repo 的 ipython 笔记本的好方法：
为简化起见，下面列出了所有笔记本的链接：
2021-11-02 23:34:16
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UFLDL Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化 matlab代码 只需下载训练集和测试集就可以直接运行
2021-10-21 00:40:02
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