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LR随机梯度下降程序代码MATLAB-mem-RBM:使用忆阻器对硬件受限的Boltzmann机器进行稳健的本地学习
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2021-05-25
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LR随机梯度下降程序代码MATLAB 使用基于忆阻器的受限玻尔兹曼机进行鲁棒的本地学习 该存储库包含产生“使用忆阻器对硬件受限的Boltzmann机器进行稳健的本地学习的结果”的代码,该结果在《科学报告》中发布。 该代码是用Matlab(2016)编写的。 文件概述 以下选项卡总结了该存储库包含的文件。 档案文件 描述 RESULTS_PAPER 包含数据和图形的文件夹出现在草稿中。 main_RBM_soft.m 执行标准或忆阻式RBM并由softmax分类器定位的主体。 simu_mem_RBM_soft.m 该仿真脚本用于研究非线性,周期间差异和设备间差异对忆阻RBM性能的影响,该忆阻RBM在MNIST上由softmax分类器确定。 main_DRBM.m 主要执行标准或忆阻判别RBM。 simu_mem_DRBM.m 该仿真脚本旨在研究非线性,周期间差异和设备间差异对忆阻判别RBM在MNIST上的性能的影响。 main_DBN.m 主要执行任意深度的标准或忆阻性深层信仰网。 simu_mem_DBN.m 该仿真脚本用于研究非线性,周期间差异和设备间差异对MNIST上的忆阻性深层
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mem-RBM-master.zip (76个子文件)
mem-RBM-master
git-hub
jbfill.m 1KB
feed_next_RBM.m 975B
plot_results.m 2KB
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
update_weight.m 12KB
sym_charac.m 150B
plot_charac.m 3KB
train.m 2KB
extract_subset.m 339B
tune_DRBM.m 2KB
tune_DBN.m 3KB
grad_mem_m.m 451B
main_DRBM.m 4KB
init.m 10KB
gradient_RBM.m 2KB
main_RBM_soft.m 4KB
sigmoid.m 55B
simu_mem_DRBM.m 9KB
simu_mem_DBN.m 12KB
RESULTS_PAPER
fig4_data_betacurve_1CD.mat 2KB
plot_results.m 3KB
fig4_data_betacurve_20CD.mat 2KB
fig5_Cst_betalow.mat 1KB
fig6_data_inter_1CD_Cst.mat 598B
fig4_c.fig 23KB
fig6_data_inter_1CD_RProp.mat 617B
fig6_ab.fig 50KB
state_of_the_art
tune_std_RBM_soft
error_dt_tune_RBM_soft_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.mat 825B
fig_dt_tune_RBM_soft_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.fig 22KB
tune_std_DRBM_6000hid
fig_dt_tune_std_DRBM_6000hid_.fig 21KB
error_dt_tune_std_DRBM_6000hid_.mat 538B
tune_std_DRBM_500hid
fig_dt_tune_std_DRBM_500hid_.fig 22KB
error_dt_tune_std_DRBM_500hid_.mat 785B
tune_std_DRBM_300hid
error_dt_tune_DRBM_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.mat 820B
fig_dt_tune_DRBM_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.fig 22KB
tune_std_DBN
error_dt_tune_DBN_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.mat 806B
fig_dt_tune_DBN_30epoch_100mb_1CD_64bits_std.fig 21KB
fig5_RProp_betalow.mat 1KB
fig6_c.fig 27KB
fig5_Cst_betahigh.mat 1KB
fig4_data_1mb_betahigh.mat 418B
fig6_data_inter_20CD_RProp.mat 608B
fig4_data_100mb_betalow.mat 1KB
fig5_RProp_betahigh.mat 1KB
fig_6_data_1CD_Cst.mat 3KB
fig5.fig 48KB
fig4.m 3KB
fig_6_data_1CD_RProp.mat 2KB
fig4_ab.fig 51KB
fig4_data_100mb_20CD_betalow.mat 1KB
fig5.m 1KB
fig_6_data_20CD_Cst.mat 3KB
fig4_data_betacurve_1mb.mat 2KB
fig6.m 4KB
fig4_data_100mb_20CD_betahigh.mat 1KB
fig4_data_1mb_betalow.mat 421B
fig4_data_100mb_betahigh.mat 1KB
fig6_data_inter_20CD_Cst.mat 631B
fig_6_data_20CD_RProp.mat 3KB
plot_statistics.m 5KB
tune_RBM_soft.m 2KB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
update_statistics.m 5KB
make_mini_batches.m 5KB
gradient_RBM_soft.m 4KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
gradient_DRBM2.m 9KB
grad_mem_p.m 452B
load_data.m 2KB
dispims.m 836B
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
log_sum_exp_over_rows.m 196B
main_DBN.m 6KB
simu_mem_RBM_soft.m 9KB
README.md 6KB
fig4_ab.png 73KB
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