文件名称：Restricted-Boltzmann-Machine-Model-for-sequence-data-applications:用于序列数据建模的多类型RBM（连续RBM，高斯-伯努利RBM和伯努利-伯努利RBM），具体包括连续RBM和灵活的部分监督训练方法（Bengio等，2007）。 该模型适用于金融，大气层，地理序列等应用
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 22:44:00
MATLAB
序列数据应用的受限玻尔兹曼机器模型 RBM是用于构建深度架构的经典模型，它开启了深度学习研究的热潮（Hinton et al。2006）。 该软件包包括用于序列数据建模的多类型RBM（连续RBM，高斯-伯努利RBM和Bernoiulli-Bernoiulli RBM），具体包括连续RBM和灵活的部分监督训练方法（Bengio等，2007）。 该模型适用于金融，大气层，地理序列等应用。 该软件包的巨大贡献是将连续RBM与灵活的部分监督方法相结合的应用（Ref。Bengion等，2007）。 对回归问题进行部分监督的培训使用的是BP算法（Bengio 2007），对分类问题进行部分监督的培训使用的是CD方法（通常应用于末端层）（Hinton 2006）。 通过预定义的体系结构“ dbncreateopts”定义模型，然后使用“ dbnsetup”创建并初始化模型。 opts = dbn
【文件预览】：
Restricted-Boltzmann-Machine-Model-for-sequence-data-applications-master
----Codes()
--------rbm_partiallysupervisedtrain.m(9KB)
--------crbm_partiallysupervisedtrain.m(9KB)
--------mlnn_fp.m(4KB)
--------dbntrain.m(4KB)
--------rbmtrain_partially_surpervised.m(10KB)
--------sigmFun.m(356B)
--------mlnn_bp.m(3KB)
--------mlnncreateopts.m(2KB)
--------crbmmonitor.m(904B)
--------dbncreateopts.m(3KB)
--------GenData.m(687B)
--------activH2V_supervised.m(3KB)
--------mlnntrain.m(4KB)
--------monitorupdatefigures.m(2KB)
--------nnmonitor.m(1KB)
--------rbmH2V.m(4KB)
--------activV2H_supervised.m(762B)
--------demo.m(6KB)
--------extractminibatch.m(726B)
--------normalize.m(97B)
--------pathdef.m(45KB)
--------sigmoid.m(341B)
--------crbmtrain_standard.m(5KB)
--------rsquare.m(2KB)
--------dscatter.m(6KB)
--------rbmup.m(171B)
--------crbmtrain_supervised_classes.m(6KB)
--------mlnn_updateParams.m(1KB)
--------crbmtrain_partially_surpervised.m(5KB)
--------rbmtrain_standard.m(4KB)
--------reconstruct.m(2KB)
--------earlystopping.m(1002B)
--------rbmmonitor.m(854B)
--------dbnsetup.m(18KB)
--------crbmup.m(165B)
--------activV2H.m(755B)
--------rbmupdatefigures.m(856B)
--------zscore.m(137B)
--------rbmearlystopping.m(1KB)
--------rbmV2H.m(2KB)
--------mlnnsetup.m(2KB)
--------activH2V.m(398B)
----data()
--------facesDataGray.mat(1.71MB)
--------mnistSmall.mat(5.66MB)
----demo.m(6KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(2KB)