<blockquote>
<p>(1) we can improve the speed of the SparseAutoencoder</p>
</blockquote>

<p>Yeah, I would like to do that, and intent to provide gpu version in the future.</p>

<blockquote>
<p>(2) we can reuse the ANN code and remove virtually all of the existing code for SparseAutoencoder</p>
</blockquote>

<p>I would like to resue the ANN code + existing code for SparseAutoencoder if possible:)</p>

<blockquote>
<p>do you think we could use the ANN code entirely to represent the sparse autoencoder</p>
</blockquote>

<p>I think it would not be able to do that, I wrote the reasons <a href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/451#issuecomment-150390803">at here!</a>. Either the layer of ANN need to do some changes and apply type_traits + static_assert to tell the users "this layer is a bad choice" or create a new folder to collect meaningful layer for autoencoder(but this would generate duplicate codes).</p>

<blockquote>
<p>do you think we could use the ANN code entirely to represent the sparse autoencoder</p>
</blockquote>

<p>About the FNN part, I am not sure it could be resue or not, but it looks a lot similar with current implementation, I will need to dig into the codes, run some examples to find out the results are correct or not and compare the speed with old implementation. </p>

<p>If it works, then we maybe able to provide autoencoder and sparse autoencoeder at the same time.</p>

<blockquote>
<p>I'm not a particular expert on autoencoders</p>
</blockquote>

<p>Me neither, I am not even an expert of machine learning, I only know some basic ideas of it and need some decent tools to help me finish image recognition/classification tasks. At first I intent to write a library for myself, but later on I find out this is impractical and prefer to join an existing open source project:).</p>

<p>In short, I think expert like zoq would know the direction better.</p>

<p style="font-size:small;-webkit-text-size-adjust:none;color:#666;">&mdash;<br>Reply to this email directly or <a href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/451#issuecomment-161498521">view it on GitHub</a>.<img alt="" height="1" src="https://github.com/notifications/beacon/AJ4bFJ5QZvq8ImETgukwROPFUk_IV9orks5pL6ILgaJpZM4GAqt4.gif" width="1" /></p>
<div itemscope itemtype="http://schema.org/EmailMessage">
<div itemprop="action" itemscope itemtype="http://schema.org/ViewAction">
  <link itemprop="url" href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/451#issuecomment-161498521"></link>
  <meta itemprop="name" content="View Pull Request"></meta>
</div>
<meta itemprop="description" content="View this Pull Request on GitHub"></meta>
</div>