文件名称：DeepLearningDropout:带 dropout 的深度学习的 MATLAB 实现
文件大小：39.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-30 06:38:26
MATLAB
三种类型的层： - C：卷积层（矩阵图） - MP：最大池化层（矩阵图） - F：全连接层（向量图） - O：输出层 卷积层： - 比例：比例（补丁大小） - 输出地图数量：outputMap - 共享权重：k - 偏差：b Max-pooling layer - Scale: scale (patch 的大小) - Max-coordinate matrix: k (1 if max, 0 if not) 全连接层（特征图的维度和数量保持不变） - 权重矩阵：w - 偏差：b 输出层（维度等于输出标签的维度） - 权重矩阵：w - 偏差：b 通用参数 - 结果：a - Delta：d
【文件预览】：
DeepLearningDropout-master
----cnn()
--------transpose3d.m(144B)
--------sigmoid.m(63B)
--------backPropagation.m(4KB)
--------train_cnn.m(3KB)
--------maxPooling.m(340B)
--------test_cnn.m(1KB)
--------testerror.m(217B)
--------feedForward.m(3KB)
--------setup_cnn.m(2KB)
--------maxPoolingLayer.m(488B)
----nn()
--------sigmoid.m(63B)
--------master_test_script_2.m(7KB)
--------test_nn.m(1KB)
--------feedForward_test_nn.m(817B)
--------feedForward_nn.asv(5KB)
--------findConvergence.m(528B)
--------setup_nn.m(857B)
--------feedForward_nn.m(4KB)
--------master_test_script.m(14KB)
--------feedForward_nn_v2.m(4KB)
--------testerror.m(555B)
--------testDropout_script.m(4KB)
--------README.md(197B)
--------testAdaptive_script.m(1KB)
--------backPropagation_nn.m(1KB)
--------train_nn.m(3KB)
--------initializeOptions.m(1KB)
--------testGaussian_script.m(4KB)
--------multitest_script.m(3KB)
--------feedForward_nn_v1.m(4KB)
--------testDropconnect_script.m(493B)
--------testerror_dropout.m(829B)
--------feedForward_test_dropout_nn.m(683B)
--------master_test_script_3.m(8KB)
----util()
--------randp.m(2KB)
--------myOctaveVersion.m(169B)
--------whiten.m(183B)
--------tanh_opt.m(54B)
--------visualize.m(1KB)
--------makeY.m(256B)
--------flipall.m(80B)
--------normalize.m(97B)
--------sigm.m(48B)
--------isOctave.m(108B)
--------sigmrnd.m(126B)
--------softmax.m(256B)
--------flipudf.m(576B)
--------im2patches.m(313B)
--------changeRange.m(109B)
--------zscore.m(137B)
--------rnd.m(49B)
--------fliplrf.m(543B)
--------allcomb.m(3KB)
--------flicker.m(208B)
--------randcorr.m(283B)
--------patches2im.m(242B)
--------expand.m(2KB)
--------makeLMfilters.m(2KB)
----cnn.mat(2.14MB)
----README.md(630B)
----svm()
--------run_svm.m(763B)
----nn_relu()
--------sigmoid.m(63B)
--------test_nn.m(1KB)
--------feedForward_test_nn.m(817B)
--------findConvergence.m(528B)
--------setup_nn.m(584B)
--------feedForward_nn.m(2KB)
--------testerror.m(226B)
--------testDropout_script.m(1KB)
--------README.md(197B)
--------testAdaptive_script.m(1KB)
--------backPropagation_nn.m(1KB)
--------train_nn.m(2KB)
--------initializeOptions.m(433B)
--------testGaussian_script.m(3KB)
--------multitest_script.m(3KB)
----data()
--------mnist_uint8.mat(14.05MB)
--------shuttle.mat(506KB)
--------winequality.mat(154KB)
--------magic04.mat(1006KB)
--------gisette.mat(25.04MB)
--------cnae.mat(21KB)
--------split_train_test.m(413B)
--------wallrobot.mat(382KB)
--------banknote.mat(33KB)
--------letterrecognition.mat(345KB)
--------pageblocks.mat(159KB)