深度信念网络DBN

时间:2019-04-19 14:32:13
【文件属性】:
文件名称:深度信念网络DBN
文件大小:26.38MB
文件格式:ZIP
更新时间:2019-04-19 14:32:13
MATLAB 深度学习 RBM 深度信念网络实现手写识别,注意与DBM区别开来
【文件预览】:
deepmat-master
----mlp_dbm.m(17KB)
----softmax.m(122B)
----mlp.m(17KB)
----sdae_get_hidden.m(1KB)
----dae.m(15KB)
----print_n_updates.m(967B)
----example()
--------vis_mnist.m(306B)
--------example_patches_rica.m(1KB)
--------example_patches_dbm.m(4KB)
--------patch8_whiten.mat(63KB)
--------example_mnist_mlp.m(3KB)
--------example_faces.m(1KB)
--------vis_mnist_rbm.m(310B)
--------mnist_14x14.mat(14.8MB)
--------faces.train.mat(1.71MB)
--------example_mnist_sdae_rbm.m(4KB)
--------mnist.m(2KB)
--------bsds500bw_patches_8.mat(6.86MB)
--------example_mnist_dae.m(1KB)
--------example_mnist_sdae.m(3KB)
--------example_mnist.m(2KB)
--------example_mnist_dbn.m(3KB)
--------example_mnist_gsn.m(2KB)
--------list.txt(459B)
--------example_cifar10_convnet.m(3KB)
--------example_mnist_mlp_rbm.m(3KB)
--------example_mnist_dbm.m(5KB)
--------example_mnist_convnet.m(2KB)
--------example_patches_dae.m(2KB)
--------mnist_all_bw.mat(3.18MB)
----default_dbn.m(3KB)
----dbn_sample.m(2KB)
----grbm_sample.m(1KB)
----default_gsn.m(3KB)
----visualize_grbm.m(2KB)
----zca_whiten.m(88B)
----rbm_get_hidden.m(1KB)
----padimages.m(193B)
----dbm_entropy.m(264B)
----default_dae.m(4KB)
----train_rbm.m(2KB)
----candidate_moments.m(380B)
----visualize.m(2KB)
----default_dbm.m(3KB)
----save_intermediate.m(988B)
----dbn.m(11KB)
----dbm_sample.m(1KB)
----rbm_ais.m(5KB)
----default_mlp.m(4KB)
----rbm_energy.m(1KB)
----dbm_get_hidden_raw.m(3KB)
----gpl-2.0.txt(18KB)
----sigmoid.m(217B)
----MaxPooling.cpp(9KB)
----visualize_rbm.m(2KB)
----grbm_pt.m(16KB)
----gsn.m(17KB)
----convnet_avgpool.m(1KB)
----dbm.m(22KB)
----rbm.m(22KB)
----TODO.txt(2KB)
----mlp_classify.m(2KB)
----rbm_sample.m(1KB)
----candidate_lrates.m(317B)
----default_convnet.m(6KB)
----rbm_pt.m(12KB)
----dbm_energy.m(2KB)
----sdae.m(15KB)
----logdiff.m(485B)
----zca.m(376B)
----visualize_adv.m(2KB)
----MaxPooling.m(404B)
----convnet.m(28KB)
----logsum.m(700B)
----convnet_classify.m(4KB)
----default_rbm.m(4KB)
----dae_get_hidden.m(1KB)
----gsn_sample.m(4KB)
----dbm_get_hidden.m(1KB)
----convnet_maxpool.m(3KB)
----rbm_get_visible.m(1017B)
----default_sdae.m(4KB)
----README.md(1KB)
----sdae_get_visible.m(1KB)
----MaxPooling.mexa64(12KB)
----set_dbm_centers.m(1KB)
----set_mlp_dbm.m(1KB)
----dsigmoid.m(205B)
----grbm_energy.m(393B)

网友评论

  • 感谢分享,可以直接使用。
  • ???下下来无法解压