文件名称：dbnmatlab代码-DeepNeuralNetworks:深度神经网络的纯NUMPY基本实现-从Matlab（rasmusbergpalm
文件大小：14.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 10:51:57
系统开源
dbn matlab代码深度神经网络 基于纯NUMPY的深度神经网络实现。 基于Python的深度神经网络代码集-从Matlab（rasmusbergpalm matlab代码）到Python的“复制粘贴”工作。 我一直在学习Python和深度学习。 为了充分了解Deep Neural Networks的内部工作原理，我决定将Matlab代码从转换为Python。 请注意，任何改进/建议均受到高度欢迎。 我已经完成了以下代码 1. NN 2. CNN 3. DBN 4. SAE 5. CAE - This seems to be incomplete from the original source. But will try to implement it once I understand more about it. 请注意，您可以*更新此代码并提交修复程序。 它是纯粹出于教育目的而编写的代码。 如果您沉迷于诸如caffe，cuda，torch，tensorflow之类的沉重包，并因深度神经网络而迷失了，那么应该从代码的matlab版本或此python版本开始。 请注
【文件预览】：
DeepNeuralNetworks-master
----SAE()
--------saetrain.py(486B)
--------__init__.py(56B)
--------StackedAutoEncoder.py(338B)
----.project(389B)
----NN()
--------Collections.py(738B)
--------nnff.py(4KB)
--------__init__.py(91B)
--------nneval.py(966B)
--------nnpredict.py(482B)
--------nntrain.py(3KB)
--------nnupdatefigures.py(4KB)
--------nnapplygrads.py(661B)
--------nnbp.py(2KB)
--------NeuralNetwork.py(3KB)
--------nntest.py(293B)
----DBN()
--------DeepBeliefNetwork.py(1KB)
--------__init__.py(56B)
--------dbnunfoldtonn.py(611B)
--------dbntrain.py(361B)
--------rbmtrain.py(2KB)
--------rbmup.py(226B)
----util()
--------sigm.py(330B)
--------sigmrnd.py(486B)
--------tanh_opt.py(231B)
--------__init__.py(95B)
--------visualize.py(1KB)
--------zscore.py(381B)
--------flipall.py(207B)
--------scaledimage.py(2KB)
--------normalize.py(217B)
----README.md(4KB)
----CNN()
--------Layers.py(1KB)
--------ConvolutionalNeuralNetwork.py(3KB)
--------cnntest.py(339B)
--------__init__.py(56B)
--------cnntrain.py(1KB)
--------cnnbp.py(3KB)
--------cnnff.py(3KB)
--------cnnapplygrads.py(695B)
----.pydevproject(431B)
----data()
--------mnist_uint8.mat(14.05MB)
--------__init__.py(95B)
--------importMat.py(735B)
----tests()
--------test_example_CNN.py(2KB)
--------test_example_SAE.py(2KB)
--------test_example_DBN.py(2KB)
--------test_example_NN.py(4KB)