stanford大学deep learning教程课后练习代码

时间:2016-05-05 05:14:11
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更新时间:2016-05-05 05:14:11

deep learning stanford

stanford大学deep learning教程课后练习代码


【文件预览】:
params2stack.m
computeNumericalGradient.m
loadMNISTImages.m
feedForwardAutoencoder.m
sampleIMAGESRAW.m
sparseAutoencoderCost.m
pca_2d.m
softmaxExercise.m
cnnExercise.m
linearDecoderExercise.m
stackedAECost.m
sparseAutoencoderLinearCost.m
loadMNISTLabels.m
softmaxTrain.m
cnnPool.m
stack2params.m
softmaxCost.m
pca_gen.m
stlExercise.m
initializeParameters.m
displayColorNetwork.m
train.m
stackedAEExercise.m
trainMNIST.m
sampleIMAGES.m
checkNumericalGradient.m
display_network.m
stackedAEPredict.m
sparseAutoencoderCost - 副本.m
checkStackedAECost.m
softmaxPredict.m
cnnConvolve.m

网友评论

  • 很不错,可以参考一下。。
  • 看起来很不错,不过得配套教程最合适
  • 资料很好。可惜读不懂。慎入。
  • 现在学习机器学习中,不错的
  • 资料很好。可惜读不懂。慎入。
  • 很好的参考资料,对我们初学者很有用!
  • 这资料还行,可以去看看
  • 很不错了,可以参考一下