matlab精度检验代码-edbn:基于事件的深度信念网络离线训练算法

matlab精度检验代码教育局 ==== EDBN是用于Matlab的基于事件的深度学习体系结构，最早发表于Peter O'Connor，Daniel Neil，Shih-Chii Liu，Tobi Delbruck和Michael Pfeiffer所著的“带有尖峰深层信念网络的实时分类和传感器融合”中。 这段代码的目的是提供本文中提出的完整算法的原型示例，可以对其进行修改，学习或扩展。 原始文件可在以下位置找到： 特征 快速向量化实现。 选择附加组件以提高选定域中的准确性：持续的对比差异，快速权重，稀疏性和选择性，衰减，动量，温度和可变gibbs步骤。 小文件数，便于修改和扩展。 例子 %% Load paths addpath(genpath( ' . ' )); %% Load data load mnist_uint8; % Convert data and rescale between 0 and 0.2 train_x = double(train_x) / 255 * 0.2 ; test_x = double(test_x) / 255 * 0.2 ; train_y