CNN----deep learning--code

【文件属性】：
文件名称：CNN----deep learning--code
文件大小：158KB
文件格式：ZIP
更新时间：2017-01-08 04:27:02
CNN deep learning 卷积神经网络代码，基于深度学习的一种神经网络，其中包含了很所的代码

【文件预览】：
example_nonscalar_output_CNN.m
example_LeNet5_SDLM_training.m
mnist2matlab.m
contents.m
example_myLeNet5_SDLM_training.m
get_MNIST_data.m
newMyLeNet5.m
doc
----myCNN-description.pdf(158KB)
@single
----qdsquash.m(517B)
----qsquash.m(620B)
----qdsquash_from_squash.m(252B)
----qtanh.m(467B)
----qsquash_and_dsquash.m(1KB)
newLeNet5.m
ChangeLog
@myCNN
----load_lenet_from_lush_data.m(12KB)
----propagate_F_layer.m(1KB)
----train_LM.m(10KB)
----forget_deltas.m(1019B)
----backpropagate_F_layer.m(2KB)
----forget_ddeltas.m(955B)
----set_momentum.m(542B)
----backbackpropagate.m(1KB)
----compute_learning_rates.m(1KB)
----adapt_net.m(2KB)
----adapt_LM.m(2KB)
----subsref.m(1KB)
----backpropagate_C_layer.m(4KB)
----forget_second_derivatives.m(1KB)
----propagate_M_layer.m(1KB)
----propagate.m(5KB)
----private()
--------squash_and_dsquash.m(243B)
--------get_projects_dir_on_host.m(909B)
--------unfold2.m(2KB)
--------unfold.m(2KB)
--------get_data_dir_on_host.m(908B)
--------dsquash.m(143B)
--------squash.m(80B)
--------read_idx_data.m(2KB)
--------draw_plots.m(1KB)
--------prepare_lenet_test_set.m(669B)
--------read_lush_array.m(3KB)
--------host.m(522B)
--------soft_max.m(2KB)
--------subsample2.m(465B)
--------oversample2.m(747B)
--------log_it.m(473B)
--------create_lenet_structure_from_lush_data.m(5KB)
----tag2ind.m(704B)
----backbackpropagate_F_layer.m(3KB)
----adapt_deltas.m(1KB)
----get_diag_Hessian.m(1KB)
----backbackpropagate_C_layer.m(3KB)
----forget_derivatives.m(1KB)
----adapt.m(2KB)
----get_gradient.m(1KB)
----propagate_S_layer.m(1KB)
----average_ddeltas.m(1KB)
----get_trainable_parameters.m(1KB)
----backpropagate_S_layer.m(3KB)
----get_performance.m(1KB)
----backbackpropagate_M_layer.m(3KB)
----accumulate_ddeltas.m(1KB)
----backpropagate.m(3KB)
----display.m(1KB)
----myCNN.m(4KB)
----backbackpropagate_S_layer.m(3KB)
----set_global_learning_rate.m(566B)
----add_layer.m(13KB)
----init_net.m(3KB)
----update_stat.m(5KB)
----propagate_C_layer.m(2KB)
----propagate_one_sample.m(2KB)
----set_FM.m(2KB)
----backpropagate_M_layer.m(3KB)