如何设计用于人脸识别的DBN特征提取层

Question

我正在尝试使用深度信念网络进行人脸识别。但我是这方面的初学者，我阅读了 Internet 上的研究论文和文档，并且了解了二进制图像的基本概念。但是，当我坐下来编写代码时，我仍然发现非常困难，因为没有从程序员的角度解释任何东西，你发现的只是能量函数和所有这些东西。 有人可以帮我设计（编码）灰度人脸图像的隐藏层吗？ （更具体地说，我的隐藏层应该是什么，它应该是一组不同的过滤器或其他东西......）

Answer 1

我在神经网络和自组织地图方面的经验可以追溯到 80 年代后期，但我也发现基于能量的受限玻尔兹曼机坐下来实施有点令人生畏。我发现以下网站使用 Matlab 代码（Octave？）和 C。它们来自 Netflix 竞赛（多伦多大学的获胜者），但这是一个很好的获胜示例，应该提供一些见解。

http://imonad.com/rbm/restricted-boltzmann-machine/

https://code.google.com/p/nprizeadditions/source/browse/trunk/rbm.c

我可能还建议参加斯坦福大学 Andrew Ng 的机器学习 Coursera（它是免费的，新课程将于 2015 年 1 月 19 日开始）我看过很多讲座，它们非常好。希望这有帮助。