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sommatlab代码-Deep-learning-foundation:MLP,CNN,RNN,AE等的Matlab和NumP...
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som matlab代码深度学习基础 来自KTH的两个基础深度学习课程的作业集合,分别是人工神经网络和深度架构(DD2437)和数据科学中的深度学习(DD2424),在其中我研究了经典和基础深度学习算法(MLP,CNN,RNN,AE, Hopfield Network,竞争性学习和SOM),并使用Numpy库在MATLAB / Python中从头开始实现它们。 请注意,某些代码需要进一步清除。 每个文件夹的内容 MLP_one_layer 实施,训练和测试具有多个输出的一层网络,以对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。 使用应用于成本函数的小批量梯度下降来训练网络,该函数计算应用于标签训练数据的分类器的交叉熵损失和权重矩阵上的L2正则项。 探索有助于提高性能的技巧/途径,例如找到良好的超参数,学习率衰减,Xavier初始化,集成等。 MLP_two_layer 实施,训练和测试具有多个输出的两层网络,以对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。 在权重矩阵上使用小批量梯度下降+交叉熵损失函数+ L2正则项训练网络。 为了提高性能,尝试了超参数搜索(粗到细随机搜索),循环学习率,数据
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Deep-learning-foundation-main.zip (41个子文件)
Deep-learning-foundation-main
ANN_lab4.py 7KB
MLP_one_layer
montage-1.m 12KB
bouns.m 13KB
montage.m 12KB
ComputeGradsNumSlow.m 641B
Assignment1.m 6KB
ComputeGradsNum.m 481B
RNN
Numcomputegrad.py 1KB
assignment4.py 10KB
Assignments_and_reports
ANN_Lab4_report.pdf 2.41MB
Assignment2.pdf 328KB
lab2_DLDS.pdf 249KB
lab1_bonus.pdf 333KB
ANN_Lab2_report.pdf 526KB
Assignment1.pdf 342KB
Assignment4.pdf 239KB
Assignment3_option1.pdf 299KB
DL_lab3.pdf 367KB
ANN_Lab3_report.pdf 369KB
DL_lab4.pdf 336KB
ANN_Lab1_Report.pdf 865KB
lab1_DLDS.pdf 426KB
Assignment3.pdf 321KB
ANN_lab2.ipynb 25KB
MLP_two_layer
bouns2.m 14KB
Assignment2.m 14KB
ComputeGradsNumSlow.m 876B
ComputeGradsNum.m 665B
README.md 2KB
ANN_lab3.ipynb 34KB
ANN_lab1.ipynb 479KB
CNN
ConvolutionMatrics3.m 2KB
Compute_loss.m 1KB
plotval.m 659B
ForwardBackword4.m 2KB
PrepareData1.m 2KB
NumericalGradient.m 2KB
ForwardBackword4_1.m 7KB
Initialize2.m 592B
minibatch5.m 13KB
ExtractNames.m 579B
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