0.0582595870206490 0.140162880411487 0.0955978975032851 0.0756062767475036 0.311691605376617 0.454985219027143 0.507575757575758 0.360970231532525 0.265807789130757 0.230516230516231 0.274918474408053 0.420574443141852 0.570030228875774 0.503660926059606 0.535459925769887 0.503256665988195 0.631229924360170 0.722181818181818 0.806858826004629 0.877568493150685 0.988511804384486 1 0.867542651266292 0.859747976641738 0.905122950819672 0.853948672761317 0.763630633469902 0.650061753808152 0.555093344155844 0.362522637690423 0.201525885558583 0.0853740732419681 0.0648955161188701 0.0232114467408585 0.0405032218471924 0.189112903225806 0.193417887601137 0.297286055942602 0.393316466371495 0.307407407407407 0.179617834394904 0.200976800976801 0.130609077977499 0.194795155887658 0.202871765709411 0.150438837081733 0.212423035132198 0.291105121293801 0.354871277132761 0.340606060606061 0.215139442231076 0.206847360912981 0.277922077922078 0.675438596491228 0.358276643990930 0.130769230769231 0.213068181818182 0.118993135011442 0.247933884297521 0.140877598152425 2
0.0884955752212389 0.0167166738105444 0.0118265440210250 0.0549215406562054 0.125285315749429 0.222252082773448 0.270021645021645 0.182579933847850 0.225233229675700 0.256685256685257 0.182475542322416 0.128370457209848 0.145818338851303 0.0929153346395793 0.138830374159896 0.208935477305109 0.239249818671640 0.242909090909091 0.354302545760572 0.541630993150685 0.662415682967960 0.871894489316021 1 0.892224157360926 0.838114754098361 0.909020817270625 0.927198235108730 0.902223137093454 0.820211038961039 0.678917652072015 0.582997275204360 0.507751067175916 0.429066470650005 0.524324324324324 0.557123862125396 0.524596774193548 0.524054231357971 0.349277321410003 0.201454775458571 0.117211328976035 0.0843080486392588 0.0457875457875458 0.138368033104875 0.0751095078587993 0.00653966448677850 0.0648656061437192 0.0738862730894603 0.0868523510032944 0.0969207470974255 0.113939393939394 0.0249003984063745 0.0413694721825963 0.205194805194805 0.269005847953216 0.204081632653061 0.0512820512820513 0.0965909090909091 0.0572082379862700 0.0798898071625344 0.0554272517321016 1
0.260324483775811 0.170167166738105 0.0992115637319317 0.0558725630052306 0.190971341618057 0.333243751679656 0.305194805194805 0.134068357221610 0.0118465867022064 0.0561990561990562 0.0874805047497519 0.338364595545135 0.184252195192169 0.103021553057647 0.119570669074130 0.153368613881539 0.111387420992643 0.0945454545454545 0.143383126446455 0.0513698630136986 0.164102023608769 0 0.194659319699057 0.236451183280402 0 0.110364577596652 0.448786637251812 0.691539728283244 0.677861201298701 0.621071694897198 0.717275204359673 0.558189170972815 0.643074661346215 0.900476947535771 0.950700623913266 0.960181451612903 0.804832713754647 0.664344390142456 0.638836179633144 0.719281045751634 0.657209033005211 0.622588522588523 0.491659123238071 0.293481061582067 0.216377594540802 0.109846407021393 0.145599420499819 0.225217130877508 0.285714285714286 0.212121212121212 0.0577689243027888 0.118402282453638 0.402597402597403 0.438596491228070 0.170068027210884 0.169230769230769 0.375000000000000 0.146453089244851 0.212121212121212 0.143187066974596 1
0.571533923303835 0.300471495927990 0.110709592641262 0.380884450784594 0.320314481359371 0.0333243751679656 0.199675324675325 0.578390297684675 0.827632163482897 0.928928928928929 0.668226286686516 0.343933177022274 0.211026342306031 0.420129937093947 0.449794362523824 0.449521677182984 0.312610092218423 0.376623376623377 0.508205343993267 0.894049657534247 0.993570826306914 0.354769450976383 0.0475786796651478 0.000922036676570022 0.212909836065574 0.337041524396960 0.186784326084673 0.510806916426513 0.685267857142857 0.820602961542559 0.418964577656676 0.374859582116378 0.554342119080122 0.829994700582936 0.791653881558760 0.715120967741936 0.733107369341789 0.807424352708745 0.762175838077166 0.644553376906318 0.485697741748697 0.570573870573871 0.579076684339842 0.479515588765782 0.667187944270685 0.526467361492046 0.139080043462514 0.439353099730458 0.392226148409894 0.568484848484848 0.192231075697211 0.413694721825963 1 0.830409356725146 0.383219954648526 0.628205128205128 0.392045454545455 0.160183066361556 0.0661157024793388 0.219399538106236 2
0.239675516224189 0.265323617659666 0.120236530880421 0.0473133618640038 0.0948516358102967 0.248589088954582 0.339285714285714 0.395810363836825 0.380867762475937 0.572572572572573 0.702679710761378 0.748094958968347 0.772995537642148 0.375580076312262 0.292807703882034 0.296458375737838 0.276862501295203 0.243532467532468 0.520618556701031 0.778681506849315 0.868360033726813 0.863715366526940 0.693440712090707 0.683536522897244 0.722028688524590 0.866945698865514 1 0.981062165500206 0.896915584415584 0.578992223287525 0.485231607629428 0.557964502359021 0.431481675942455 0.285744568097509 0.0563567556510177 0.218649193548387 0.136781106494642 0.371737548091921 0.605734767025090 0.553267973856209 0.227099015634048 0.526739926739927 0.491012543644123 0.556815253800567 0.695479101506966 0.260696653867252 0.170228178196306 0.408505540581012 0.457344775365977 0.174545454545455 0.327689243027888 0.189728958630528 0.0363636363636364 0.166666666666667 0.210884353741497 0.0974358974358974 0.153409090909091 0.109839816933638 0.0881542699724518 0.120092378752887 2
0.132743362831858 0.0582940420060009 0.0545335085413929 0.0827389443651926 0.0821709358356581 0.0395055092717012 0.232413419913420 0.202425578831312 0.113282985339849 0.154154154154154 0.174819225861336 0.159144196951934 0.179933784367353 0.100134062081056 0.0623934196007624 0.0740891512314268 0.0908714122888820 0.152831168831169 0.356196086682096 0.321275684931507 0.188132377740304 0.244453532358655 0.384656140722687 0.574633746542362 0.553586065573771 0.498623196387267 0.450782645235844 0.680629888843145 0.979403409090909 1 0.987901907356948 0.947090541451359 0.754489131576184 0.671436142024377 0.534315229620538 0.454939516129032 0.473212333260442 0.166787979619424 0.0345772717689226 0.149891067538126 0.156687898089172 0.195115995115995 0.336221388852968 0.495490852872971 0.533693488768837 0.331047723532639 0.195038029699384 0.0670859538784067 0.0782433114588592 0.226666666666667 0.124501992031873 0.0285306704707561 0.161038961038961 0.321637426900585 0.0136054421768708 0.0461538461538462 0.156250000000000 0.0892448512585812 0.181818181818182 0.0138568129330254 1
0.205014749262537 0.273467638234033 0.123193166885677 0.0273418925344746 0.103728125792544 0.191883902176834 0.259740259740260 0.0573318632855568 0.0978824226269806 0.106821106821107 0.0177229547710194 0.0345838218053927 0.0937095148985174 0.0685779106940291 0.143946233323302 0.0658457154488093 0.0860014506268781 0.187428571428571 0.297917104986324 0.278467465753425 0.168528667790894 0.212963909620693 0.296492529405531 0.411843048867944 0.447643442622951 0.185593126996365 0.0412858493539237 0.265335529024290 0.554180194805195 0.823585810162991 0.829863760217984 0.769040665019097 0.795022576919038 0.977530471648119 1 0.895161290322581 0.564727749835994 0.275969637100967 0.207358212102045 0.246732026143791 0.342559351476549 0.459706959706960 0.203672572093625 0.287039422829168 0.224907591697469 0.196516730663741 0.295907279971025 0.339323150643905 0.286219081272085 0.161212121212121 0.169322709163347 0.0385164051355207 0.122077922077922 0.213450292397661 0.163265306122449 0.182051282051282 0.289772727272727 0.359267734553776 0.258953168044077 0.0115473441108545 1
0.327433628318584 0.184740677239606 0.109067017082786 0.0946267237280076 0 0.211771029293201 0.477543290043290 0.371775082690187 0.225529394343255 0.185185185185185 0.340847866156246 0.442995310668230 0.627752986900821 0.568423223677426 0.445380680108336 0.210563810299206 0.188063413117812 0.293610389610390 0.254681253944877 0.383026541095890 0.416104553119730 0.220938554340047 0.620112323831726 0.894068230714066 0.889139344262295 0.727833461835004 0.667822250236369 0
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
稀疏自动编码器的matlab实现
共12个文件
m:11个
txt:1个
4星 · 超过85%的资源 需积分: 31 295 下载量 134 浏览量
2018-07-19
20:43:51
上传
评论 30
收藏 100KB RAR 举报
温馨提示
本资源是3层的自编码器加上稀疏正则项约束的matlab代码。隐层激活函数选sigmoid函数,输出层选线性函数,程序中以一个标准数据集sonar为例,使用该方法可以做无监督表征学习,数据压缩,多任务学习等
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
稀疏自动编码器的matlab代码.rar (12个子文件)
稀疏自动编码器的matlab代码
lbfgsAdd.m 691B
AECostFunction.m 474B
minFunc_processInputOptions.m 4KB
df.m 73B
main_MLR.m 238B
minFunc.m 42KB
WolfeLineSearch.m 10KB
AE_train.m 305B
sonar.txt 219KB
f.m 58B
isLegal.m 107B
polyinterp.m 4KB
共 12 条
- 1
资源评论
- q_13046564562021-04-06还行能运行,需要仔细研读!
- weixin_387469262020-03-25代码齐全运行无措~~非常实用,感谢楼主
- 倪倪你2021-03-06好像没有误差曲线什么的啊?
- dhy1722021-02-18感谢分享,学习了
m0_38089926
- 粉丝: 7
- 资源: 5
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功