说明:MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类,直接运行softmaxExercise.m文件即可运行。
说明:斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码,源代码中需要补全的地方,全部把代码补完整,把手写体识别的数据库放到路径下,可以直接运行。
说明:使用SOFTMAX分类器对已有的数据集进行分类。
说明:matlab中的minfunction函数的代码。可以用于UFLDL课程作业中的应用,如sparse coding,softmax作业等等。
说明:自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数,然后通过前向传播,得到训练集和测试集的特征,通过0-4有标签训练集训练出softmax模型,然后输入测试集到分类模型实现分类。