文件名称：boltzmann:玻尔兹曼基于能量的深度学习技术
文件大小：4.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-25 13:30:07
Clojure
博尔兹曼 该库应实现，自动编码器和相关的深度学习技术。 所有实现都应该对它们的算法（使用core.matrix ）进行干净的高级数学实现，并在可能的情况下，对生产使用的核心例程进行优化和基准测试。 这是为了促进新用户或潜在贡献者的学习，使他们能够从论文/其他语言中实现算法，然后在需要时对其进行调整以提高性能。 该存储库应该涵盖基于，例如， 或它们的时间扩展以及自动编码器（我还不太熟悉）。 传统的反向传播通常也用于监督深度模型的微调，因此网络也应支持它。 这是的最新。 可以将示例作为练习随意移植到该库中，并打开pull-requests :)。 所提供的rbm与原始数字的重构： 用法 将依赖关系添加到您的leiningen项目： 首先，您必须获取并将其（）到resources 。 ; ; test the (fast) jblas implementation on mnist
【文件预览】：
boltzmann-master
----.gitignore(97B)
----README.md(8KB)
----resources()
--------mnist.edn(3.14MB)
--------mnist-labeled.edn(7.91MB)
--------original.png(15KB)
--------reconstructions.png(19KB)
----project.clj(975B)
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--------boltzmann()
----LICENSE(11KB)
----src()
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