Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder

Материал из MachineLearning.

Это черновик задания. Не сто́ит приступать к его выполнению до официального релиза.

Данные

MNIST:

• качаем отсюда: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
• конвертер от Салахутдинова: http://www.sciencemag.org/content/suppl/2006/08/04/313.5786.504.DC1/1127647code_tar.zip (или дать уже сконвертированные)
• отображение:

  imshow(reshape(digitdata(1,:), 28,28)')

  (транспонирование, т.к. записаны по строкам)

Мои результаты

• MNIST, only 0, PCA-30: MSE=9.0
• MNIST, only 01, PCA-30: MSE=7.3
• MNIST, all-dig, PCA-30: MSE=14.2
• MNIST, only 0, PCA-18: MSE=13.0
• MNIST, only 1, PCA-18: MSE=3.7
• MNIST, only 01, PCA-18: MSE=10.6
• MNIST, all-dig, PCA-18: MSE=20.0

• MNIST, only 0, autoenc-st0b5e10: MSE=50.0 (averages everything)