【文件属性】：
文件名称：matlab求传递闭包的代码-deep:深度学习基本实验管道
文件大小：97KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 15:51:44
系统开源
matlab求传递闭包的代码深度学习基本实验管道
DEEP（深度学习基本实验管道）是一组有用的例程，可帮助研究人员进行深度学习实验。
DEEP还提供了一套高效的最新深度学习组件（层，激活功能等），学习过程（反向传播，预训练，微调等）的有效实现。作为实验管道（数据集划分，交叉验证等）以支持研究目的的实验工作。
该项目在MATLAB中实现。
文献资料
还没结束
例子
还没结束
实施须知
该项目着重于易于使用的界面，但其基础实施的精打细算的代价。
MATLAB中对OOP（面向对象编程）的支持很差[^
1]。
该项目雇用而不是OOP。
构造代码将实例化闭包（其维护对象的状态），并返回闭包函数的句柄以访问或与所维护的对象进行交互。
这也避免了不必要的参数传递，从而留下了干净的（没有参数）接口句柄。
为了清楚地识别代码，在闭包中跨词法范围引用的变量都以下划线_命名。
为了便于编码，该项目将MATLAB中的struct用作地图容器。
这样，DEEP提供了更清晰的界面，而实现的开销也可以忽略不计。
该项目使用MATLAB
R2013a引入的xUnit风格的测试框架。
有关向下兼容性，请参阅。
[^
1
【文件预览】：
deep-master
----utils()
--------checka.m(69B)
--------strfunc.m(178B)
--------loge.m(108B)
--------logd.m(70B)
--------logv.m(72B)
--------checke.m(78B)
--------log_message.m(678B)
--------logw.m(87B)
--------checkw.m(78B)
--------logi.m(69B)
----drop-in()
--------minGd()
--------minFunc()
----include.m(342B)
----components()
--------common_layers()
----examples()
--------mnist()
----procedures()
--------back_propagation()
----test()
--------run_sample.m(517B)
--------utils()
--------procedures()
--------pipeline()
--------test_sample.m(1KB)
----pipeline()
--------hook_after.m(232B)
--------hook_before.m(235B)
--------setup_pipeline.m(4KB)
--------phase_nn_init.m(476B)
--------setup_phase.m(4KB)
----uninclude.m(269B)
----data()
--------mnist()
----readme.md(2KB)