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dbnmatlab代码-Deep-Learning:深度学习
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2021-05-27
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dbn matlab代码深度学习 以下包含 卷积分类RBM的MATLAB实现 分类RBM的Theano实现,可以用作DBN的顶层以获得比DBN更好的性能 在每个文件夹中的README.txt中运行代码的说明 包含以上实施结果的论文 抽象的: 深度学习是机器学习的一个领域,其中包括通过使用多个隐藏层对数据的高级表示进行建模的算法。 开发了受限玻尔兹曼机(RBM)来对输入数据分布进行建模,并用作各种分类算法的特征提取器。 深度信念网络(DBN)是RBM的堆叠表示形式,经过贪婪地预训练以初始化多层神经网络,然后使用反向传播对其进行微调。 可以通过在隐藏层上方增加称为“分级RBM(ClassRBM)”的输出层来修改受限的玻尔兹曼机。 然后将其用于对输入分布及其类标签进行建模。 这种基于监督学习的体系结构也可以用作独立的分类器。 在这项工作中,我们以ClassRBM为顶层,以无监督的方式贪婪地对Deep Belief网络进行了预训练,并对其进行了微调,以取得优于传统DBN的准确性。 我们认为更好的性能来自于RBM堆栈和输出层之间的权重的预先训练,这些权重是先前为进行微调而随机初始化的。 此外,我
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Deep-Learning-master.zip (35个子文件)
Deep-Learning-master
Convolutional Classification RBM
energyConvGroupsBH.m 908B
README.txt 159B
Saved Variables
data.mat 3.4MB
accuracyConvUnSupGroupsBH.m 2KB
crbm_whiten_olshausen2.m 485B
.DS_Store 10KB
mnistConvGroupsBH.m 8KB
Dataset
mnistConvData.mat 2.9MB
.DS_Store 12KB
DBN+ClassRBM
mlp.pyc 9KB
mlp.py 14KB
README.txt 113B
utils.pyc 3KB
utils.py 5KB
data
mnist.pkl.gz 15.42MB
rbm.pyc 14KB
classScript.pyc 862B
.DS_Store 6KB
classRBM.pyc 17KB
logistic_sgd.pyc 10KB
rbm.py 20KB
logistic_sgd.py 16KB
classRBM.py 29KB
DBN_29june.py 19KB
DBN_Plots
U_filters_at_epoch_3.png 6KB
filters_at_epoch_1.png 468KB
filters_at_epoch_0.png 477KB
filters_at_epoch_2.png 460KB
U_filters_at_epoch_2.png 6KB
filters_at_epoch_3.png 454KB
U_filters_at_epoch_1.png 6KB
U_filters_at_epoch_0.png 6KB
classScript.py 897B
Thesis
Thesis.pdf 1002KB
README.md 2KB
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