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吉布斯采样matlab代码-PBDN:简约贝叶斯深度网络
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2021-05-28
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吉布斯采样matlab代码PBDN 简约贝叶斯深度网络 代码为 @inproceedings{Zhou_PBDN_2018, Author = {Mingyuan Zhou}, Booktitle = {NIPS}, Title = {Parsimonious Bayesian Deep Networks}, Year = {2014} } Python(TensorFlow)代码用于通过SGD进行MAP推理 Matlab代码用于通过Gibbs采样进行贝叶斯推理 PBDN_MAP_SGD.py:使用表1-3和表5中基于SGD的MAP推断来重现PBDN的结果 Demo_PBDN_GibbsSampling.m:使用表2、3和5中的Gibbs采样重现PBDN的结果 Demo_PBDN_TwoSpirals.m:重现图1
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PBDN-master.zip (35个子文件)
PBDN-master
.gitignore 1KB
data
mnist3v8.mat 6.65MB
ijcnn1.mat 13.51MB
mnist4v9.mat 5.83MB
benchmarks.mat 8.5MB
a9a.mat 994KB
mnist3v5.mat 6.31MB
mnist4v7.mat 5.8MB
mnist7v9.mat 5.75MB
Demo_PBDN_GibbsSampling.m 12KB
LICENSE 1KB
matlab_functions
CRT_sum_mex_v1.mexmaci64 9KB
CRT_sum_mex_v1.c 939B
logOnePlusExp.m 205B
PBDN_GibbsSampling.m 9KB
truncated_Poisson_rnd.m 954B
make.m 102B
rescale.m 916B
CRT_matrix.c 755B
SDS_prob.m 3KB
loaddata.m 2KB
DispDictionary.m 2KB
CRT_matrix.mexmaci64 8KB
PolyaGamRnd_Gam.m 4KB
plot_subtype.m 755B
SDS_prob_boundary.m 6KB
mnrnd_mex.c 3KB
SDS_Theta0_V1.m 2KB
mnrnd_mex.mexmaci64 9KB
DNN_Table1.py 9KB
README.md 636B
Demo_PBDN_TwoSpirals.m 18KB
PBDN_MAP_SGD.py 29KB
DNN_all.py 6KB
Two_spirials_PBDN_1to10layers.gif 516KB
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weixin_38641111
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