典型相关分析matlab实现代码-DeepCCA:使用Keras实施深度规范相关分析(DCCA或DeepCCA)

时间:2021-05-20 13:35:16
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文件名称:典型相关分析matlab实现代码-DeepCCA:使用Keras实施深度规范相关分析(DCCA或DeepCCA)
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更新时间:2021-05-20 13:35:16
系统开源 典型相关分析matlab实现代码DCCA:深度规范相关分析 这是Python中的深度规范关联分析(DCCA或Deep CCA)的实现。 它需要安装Theano和Keras库。 DCCA是CCA的非线性版本,它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的: Galen Andrew,Raman Arora,Jeff Bilmes,Karen Livescu,“”,ICML,2013年。 它使用带有Theano后端的Keras库,在Tensorflow后端上不起作用。 因为网络的丢失功能是由Theano编写的。 基本的建模网络可以轻松地被更高效,更强大的网络(如CNN)取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的: Wang Weiran,Raman Arora,Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”,ICML,2015年。 数据集 该模型是在MNIST数据集的嘈杂版本上评估的。 我完全按照本文介绍的方式构建了数据集。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 数据集很大,无法在GitHub上上传。 因此它被上传到另一台服务器上。 第一次执
【文件预览】:
DeepCCA-master
----README.md(3KB)
----models.py(1KB)
----DeepCCA.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----utils.py(2KB)
----objectives.py(2KB)
----linear_cca.py(1KB)

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