文件名称：matlab代码整体运行-UFLDL-Tutorial-Exercises-C:使用libLBFGS，Eigen3和OpenCV库以C++编写
文件大小：33.61MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 11:48:53
系统开源
matlab代码整体运行 UFLDL-Tutorial-Exersices GitHub上已经有小伙伴给出了关于Andrew Ng深度学习教程(UFLDL tutorial) 练习比较完整的实现( )。这个repo将部分练习用C++实现，包括sparse autodecoder和stacked autodecoder，后续有需要还会继续改写。 矩阵运算使用了eigen3，L-BFGS优化使用了libLBFGS( )， 显示feature map 时调用了opencv，程序调用的数据都源自于.mat文件。Project Properties 里提供了64位系统上的工程属性配置文件，仅供参考。log.txt和Weight Map.jpg是运行结果。 stacked autodecoder的实际运行速度对比matlab实现慢了两倍多（两者代码中矩阵运算并行度是一样的）==|||，具体是libLBFGS还是eigen3的原因暂未测试。
【文件预览】：
UFLDL-Tutorial-Exercises-C-master
----.gitignore(3KB)
----README.md(856B)
----.gitattributes(483B)
----Exercise1 Sparse Autoencoder()
--------Source Files()
--------Project Properties()
--------Data()
--------Weight Map.jpg(2KB)
--------Header Files()
----Exercise7 Stacked Autoencoder()
--------Source Files()
--------Project Properties()
--------Data()
--------log.txt(46KB)
--------Header Files()