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DBN:深度信念网络在Tensorflow中的实现
DBN:深度信念网络在Tensorflow中的实现
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DBN 深度信念网络在Tensorflow中的实现
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在TensorFlow框架下实现DBN网络源码
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在TensorFlow框架下实现DBN网络，帮助你快速的入门学习
deep-belief-network:基于NumPy和TensorFlow的Deep信仰网络的Python实现，具有scikit-learn兼容性
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深信服网络 基于NumPy，TensorFlow和scikit-learn构建的基于二进制受限玻尔兹曼机（RBM）的深度信任网络的简单，干净，快速的Python实现： Hinton，Geoffrey E.，Simon Osindero和Yee-Whye Teh。 “用于深度置信网的快速学习算法。” 神经计算18.7（2006）：1527-1554。 Fischer，Asja和Christian
深度信念网络实例
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DBN的实例，有数据，根据原工具箱实例修改
Tensorflow-DBN
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DBN深度信念网络的代码说明，元数据以及测试数据集训练数据集，和Tensorflow环境下的python源代码，以及DBN的书籍资料
基于Python的深度信念网络程序
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自己编写的深度信念网络模型程序，可以直接调用。本人用DBN进行了光伏发电预测，效果很好。
基于python3 tensorflow DBN_and_RNN的实现
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基于python3 tensorflow DBN_and_RNN的实现，包含源码、数据集、解释文档
深度学习中的深度信念网络.rar
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深度学习中的深度信念网络，用于数据的分类和预测 (Deep belief network in deep learning, used for the classification and prediction of data )
深度学习--深度信念网络(Deep-Belief-Network)
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深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用 DBN 识别手写数字：
深度信念网络matlab代码
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深度信念网络，有代码，有实例，有数据。 用于深度网络预训练。 深度信念网络，有代码，有实例，有数据。 用于深度网络预训练。
深度信念网络DBN
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深度信念网络实现手写识别，注意与DBM区别开来
用Tensorflow实现的深度神经网络。.zip
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深度置信网络DBN
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DBN实例，运行与matlab版本有关系，注释详细，建议用2014版
DBN_dbn_深度置信网络_
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DBNs由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。
DBN深度置信网络源代码
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DBN源代码，有详细注释，运行前先把deeplearn工具箱解压到matlab目录下。
Deep Belief Network深度信念网络（DBN的Matlab代码）
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Deep Belief Network深度信念网络（DBN的Matlab代码），可以运行test_example_DBN.m对手写数字进行训练学习
深度学习笔记（二）：基于tensorflow gpu版本的深度神经网络程序总览
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在第一篇笔记深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览 之后，又用tensorflow的gpu版本实现了一遍，果然封装很好，写起来很舒服，速度也快很多，100次epoch分分钟就结束了，效果和第一篇笔记中基于numpy的效果差不多，以下是代码，比基于numpy的代码少了一多半。
基于深度自编码（DBN）的手写体识别代码实现
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Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provi
DBN_tensorflow用于故障诊断
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使用DBN模型进行故障诊断，故障类型为4类，每类训练集为400个，测试20个。
DBN RBN tensorflow python3 源码 mnist
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DBN RBN tensorflow python3 源码 mnist DBN RBN tensorflow python3 源码 mnist
基于python的深度信念网络
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深度信念（置信）网络（DBN），使用python开发环境，代码思路清晰，易调试。有问题可以留言相互交流
完整的tensorflow实现自己的首次分类
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这个是经过测试的，完整的tensorflow首次实现自己的图片分类的教程。
DBN网络的深度确定方法
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<p>针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题, 首先从数学生物学角度分析了随机初始化的梯度下降法导致网络训练失败的原因, 并进行验证, 证明了RBM重构误差与网络能量的正相关定理; 然后根据隐含层和误差的关系, 提出一种基于重构误差的网络深度判断方法, 在训练过程中自组织地训练网络, 使其能够以一种接近人类处理问题的方式解决AI 问题. 手写数字识别的实验表明, 该方法能够有效提高运算效率, 降低
深度置信网络DBN算法实现 matlab
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深度置信网络DBN的matlab算法实现，可直接运行，程序运行采样的数据库为MNIST手写数字数据库。
DBN深度信念网络_DBN_matlab
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DBN深度信念网络，可用于时间序列预测，2006年提出
Tensorflow_Deep_RL:深度强化学习算法的Tensorflow实现
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Tensorflow_Deep_RL 用于在体育馆环境中训练代理的多种算法的实现。 算法直接从研究论文中实现，并引用了参考文献。 探索的参数空间噪声 这项工作实现了OpenAi的“探索参数空间噪声”中的思想，并且在他们的工作中，对于某些环境（尤其是奖励稀少的环境），这种方法比动作空间探索训练得更快。 噪声的标准偏差在我的工作中是恒定的，但是可以随着训练的进行而对噪声进行退火，以寻求最佳解决方案。
基于MATLAB编程的深度信念网络DBN的分分类程序
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DBN神经网络是一种深度学习网络，用MATALB编程实现，代码详细注释，包括M文件，数据，运行结果，代码可以直接运行，
DBN_C.zip_dbn_信念网络_受限玻尔兹曼_深度信念网络
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深度信念网络工具箱，用C语言写的,包括了受限玻尔兹曼机的工具箱
DBN_another_dbn_matlab_canvmj_深度信念网络_
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基于手写数据集minst，深度信念网络的一种编译方法。
收起资源包目录
DBN-master.zip
（4个子文件）
DBN-master
dbn.py
11KB
DBN Full implement.ipynb
18KB
README.md
61B
FRBM.ipynb
49KB
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