文件名称：深度学习代码
文件大小：22.14MB
文件格式：RAR
更新时间：2019-11-15 16:28:59
深度学习
专门提供给初学者使用的代码，代码都有注解，方便使用者快速使用并学习怎么操作，如有错误请指正，谢谢！
【文件预览】：
CNN
----orl_train9_test1.mat(924KB)
----train_y.mat(330B)
----cnnnumgradcheck.m(3KB)
----data_label.mat(1.68MB)
----test_x.mat(29KB)
----cnnsetup.m(5KB)
----rand_get_train_test_sample.m(2KB)
----Reshape_Sample_Matrix.m(1KB)
----cnnff.m(3KB)
----test_y.mat(199B)
----mnist_uint8.mat(14.05MB)
----ex.m(3KB)
----data_ORL1.mat(3.6MB)
----a.mat(857KB)
----test_example_CNN.m(2KB)
----cnntrain.m(2KB)
----creat_total_data.m(531B)
----卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc(578KB)
----cnnapplygrads.m(670B)
----cnnbp.m(3KB)
----total_data.mat(290KB)
----train_x.mat(255KB)
----test_example_CNN_orl.m(2KB)
----Get_TrainSample_TestSample_Randomly.m(685B)
----cnntest.m(399B)
----util()
--------softmax.m(256B)
--------im2patches.m(313B)
--------patches2im.m(242B)
--------makeLMfilters.m(2KB)
--------expand.m(2KB)
--------flicker.m(208B)
--------whiten.m(183B)
--------visualize.m(1KB)
--------randp.m(2KB)
--------fliplrf.m(543B)
--------tanh_opt.m(54B)
--------allcomb.m(3KB)
--------normalize.m(97B)
--------randcorr.m(283B)
--------sigm.m(48B)
--------rnd.m(49B)
--------zscore.m(137B)
--------flipall.m(80B)
--------flipudf.m(576B)
--------sigmrnd.m(126B)
----orl()
--------orl数据库，训练数据h和测试数据比列为9比1，CNN测试结果.doc(39KB)