深度学习Deep Belief Nets构建

【文件属性】：
文件名称：深度学习Deep Belief Nets构建
文件大小：31.42MB
文件格式：RAR
更新时间：2018-05-27 19:13:11
RBM,Backprop 多伦多大学教授Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton关于Deep Belief Nets深度网络学习的源代码，其中包括了RBM模型的构建，Backpropagation算法优化layer之间权重，Polack-Ribiere算法minimize function

【文件预览】：
Deep Belief Networks
----train-images.idx3-ubyte(44.86MB)
----CG_CLASSIFY_INIT.m(1KB)
----README.txt(3KB)
----MnistDeepAutoencoder整个模型构建.PNG(28KB)
----t10k-labels.idx1-ubyte(10KB)
----mnist_weights.mat(20.77MB)
----backpropclassify.m(5KB)
----backprop.m(6KB)
----t10k-images.idx3-ubyte(7.48MB)
----CG_MNIST.m(4KB)
----CG_CLASSIFY.m(2KB)
----mnistdisp.m(1KB)
----train-labels.idx1-ubyte(59KB)
----rbm.m(6KB)
----mnistdeepauto.m(2KB)
----Output_MnistDeepAutoencoder.fig(99KB)
----makebatches.m(7KB)
----minimize.m(9KB)
----mnist_error.mat(436B)
----converter.m(3KB)
----A Practical Guide to Training RBM.pdf(727KB)
----mnistclassify.m(2KB)
----rbmhidlinear.m(4KB)