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主要内容来自于孙逊等人对斯坦福大学深度学习教程UFLDL Tutorial的翻译,并在此基础上不断补充和修订。
- activation 激活值
- activation function 激活函数
- additive noise 加性噪声
- autoencoder 自编码器
- Autoencoders 自编码算法
- average firing rate 平均激活率
- average sum-of-squares error 均方差
- backpropagation 后向传播
- basis 基
- basis feature vectors 特征基向量
- batch gradient ascent 批量梯度上升法
- Bayesian regularization method 贝叶斯规则化方法
- Bernoulli random variable 伯努利随机变量
- bias term 偏置项
- binary classfication 二元分类
- class labels 类型标记
- concatenation 级联
- conjugate gradient 共轭梯度
- contiguous groups 联通区域
- convex optimization software 凸优化软件
- convolution 卷积
- cost function 代价函数
- covariance matrix 协方差矩阵
- DC component 直流分量
- decorrelation 去相关
- degeneracy 退化
- demensionality reduction 降维
- derivative 导函数
- diagonal 对角线
- diffusion of gradients 梯度的弥散
- eigenvalue 特征值
- eigenvector 特征向量
- error term 残差
- feature matrix 特征矩阵
- feature standardization 特征标准化
- feedforward architectures 前馈结构算法
- feedforward neural network 前馈神经网络
- feedforward pass 前馈传导
- fine-tuned 微调
- first-order feature 一阶特征
- forward pass 前向传导
- forward propagation 前向传播
- Gaussian prior 高斯先验概率
- generative model 生成模型
- gradient descent 梯度下降
- Greedy layer-wise training 逐层贪婪训练方法
- grouping matrix 分组矩阵
- Hadamard product 阿达马乘积
- Hessian matrix Hessian 矩阵
- hidden layer 隐含层
- hidden units 隐藏神经元
- Hierarchical grouping 层次型分组
- higher-order features 更高阶特征
- highly non-convex optimization problem 高度非凸的优化问题
- histogram 直方图
- hyperbolic tangent 双曲正切函数
- hypothesis 估值,假设
- identity activation function 恒等激励函数
- IID 独立同分布
- illumination 照明
- inactive 抑制
- independent component analysis 独立成份分析
- input domains 输入域
- input layer 输入层
- intensity 亮度/灰度
- intercept term 截距
- KL divergence 相对熵
- KL divergence KL分散度
- k-Means K-均值
- learning rate 学习速率
- least squares 最小二乘法
- linear correspondence 线性响应
- linear superposition 线性叠加
- line-search algorithm 线搜索算法
- local mean subtraction 局部均值消减
- local optima 局部最优解
- logistic regression 逻辑回归
- loss function 损失函数
- low-pass filtering 低通滤波
- magnitude 幅值
- MAP 极大后验估计
- maximum likelihood estimation 极大似然估计
- mean 平均值
- MFCC Mel 倒频系数
- multi-class classification 多元分类
- neural networks 神经网络
- neuron 神经元
- Newton's method 牛顿法
- non-convex function 非凸函数
- non-linear feature 非线性特征
- norm 范式
- norm bounded 有界范数
- norm constrained 范数约束
- normalization 归一化
- numerical roundoff errors 数值舍入误差
- numerically checking 数值检验
- numerically reliable 数值计算上稳定
- object detection 物体检测
- objective function 目标函数
- off-by-one error 缺位错误
- orthogonalization 正交化
- output layer 输出层
- overall cost function 总体代价函数
- over-complete basis 超完备基
- over-fitting 过拟合
- parts of objects 目标的部件
- part-whole decompostion 部分-整体分解
- PCA 主元分析
- penalty term 惩罚因子
- per-example mean subtraction 逐样本均值消减
- pooling 池化
- pretrain 预训练
- principal components analysis 主成份分析
- quadratic constraints 二次约束
- RBMs 受限Boltzman机
- reconstruction based models 基于重构的模型
- reconstruction cost 重建代价
- reconstruction term 重构项
- redundant 冗余
- reflection matrix 反射矩阵
- regularization 正则化
- regularization term 正则化项
- rescaling 缩放
- robust 鲁棒性
- run 行程
- second-order feature 二阶特征
- sigmoid activation function S型激励函数
- significant digits 有效数字
- singular value 奇异值
- singular vector 奇异向量
- smoothed L1 penalty 平滑的L1范数惩罚
- Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏惩罚函数
- smoothing 平滑
- Softmax Regresson Softmax回归
- sorted in decreasing order 降序排列
- source features 源特征
- sparse autoencoder 消减归一化
- Sparsity 稀疏性
- sparsity parameter 稀疏性参数
- sparsity penalty 稀疏惩罚
- square function 平方函数
- squared-error 方差
- stationary 平稳性(不变性)
- stationary stochastic process 平稳随机过程
- step-size 步长值
- supervised learning 监督学习
- symmetric positive semi-definite matrix 对称半正定矩阵
- symmetry breaking 对称失效
- tanh function 双曲正切函数
- the average activation 平均活跃度
- the derivative checking method 梯度验证方法
- the empirical distribution 经验分布函数
- the energy function 能量函数
- the Lagrange dual 拉格朗日对偶函数
- the log likelihood 对数似然函数
- the pixel intensity value 像素灰度值
- the rate of convergence 收敛速度
- topographic cost term 拓扑代价项
- topographic ordered 拓扑秩序
- transformation 变换
- translation invariant 平移不变性
- trivial answer 平凡解
- under-complete basis 不完备基
- unrolling 组合扩展
- unsupervised learning 无监督学习
- variance 方差
- vecotrized implementation 向量化实现
- vectorization 矢量化
- visual cortex 视觉皮层
- weight decay 权重衰减
- weighted average 加权平均值
- whitening 白化
zero-mean 均值为零
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21284064
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