文件名称：dbnmatlab代码-Various-Boltzmann:在Matlab中实现的Boltzmann机器的变体
文件大小：14.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 10:53:09
系统开源
dbn matlab代码各种玻尔兹曼 Matlab中实现的Boltzmann机器的变体。 所有代码均基于“”。 这些代码已通过matlab撰写的“通过Thouless-Anderson-Palmer*能训练受限的Boltzmann机器”一书，实现了RBM的训练方法。在实施过程中，我还参考了Julia语言版本代码“”。 我们将此方法称为“ tap2”（第二顺序）和“ tap3”（第三顺序）。 这些代码根据“用马尔可夫随机场的定向层次结构建模图像块”一文，实现了RBM的训练方法。我们称这些方法为“半”。 根据“ Matrix Variate RBM及其应用”一文来实现Matrix RBM。 用法： 输入测试目录，然后编辑test_example_DBN.m。 opts.approx =“ semi”：使用semi方法进行采样。 opts.approx =“ tap2”：使用tap2方法进行采样。 opts.approx =“ tap3”：使用tap3方法进行采样opts.approx =“ CD”：使用CD方法进行采样。 dbn.sizes = [100]; opts.numepochs
【文件预览】：
Various-Boltzmann-master
----NN()
--------nnchecknumgrad.m(726B)
--------nnupdatefigures.m(2KB)
--------nnapplygrads.m(650B)
--------nnff.m(2KB)
--------nntrain.m(2KB)
--------nneval.m(839B)
--------nnbp.m(2KB)
--------nnsetup.m(2KB)
--------nnpredict.m(200B)
--------nntest.m(190B)
----DBN()
--------rbmup.m(92B)
--------rbmtrain.m(12KB)
--------dbnsetup.m(1KB)
--------rbmdown.m(93B)
--------dbntrain.m(242B)
----util()
--------randp.m(2KB)
--------myOctaveVersion.m(176B)
--------whiten.m(189B)
--------tanh_opt.m(56B)
--------randint_s.m(119B)
--------visualize.m(1KB)
--------flipall.m(84B)
--------normalize.m(101B)
--------sigm.m(50B)
--------isOctave.m(111B)
--------sigmrnd.m(129B)
--------softmax.m(267B)
--------flipudf.m(597B)
--------im2patches.m(325B)
--------zscore.m(143B)
--------rnd.m(51B)
--------fliplrf.m(563B)
--------allcomb.m(3KB)
--------flicker.m(218B)
--------randcorr.m(290B)
--------patches2im.m(252B)
--------expand.m(2KB)
--------makeLMfilters.m(2KB)
----README.md(1KB)
----data()
--------mnist_uint8.mat(14.05MB)
----tests()
--------test_example_MatrixDBN.m(2KB)
--------test_nn_gradients_are_numerically_correct.m(775B)
--------test_example_NN.m(3KB)
--------test_cnn_gradients_are_numerically_correct.m(566B)
--------test_example_DBN.m(1KB)
----MatrixDBN()
--------matrixdbntrain.m(332B)
--------matrixdbnsetup.m(2KB)
--------dbnunfoldtonn.m(440B)
--------matrixrbmtrain.m(2KB)