文件名称：cnn源码matlab-UFLDLExercisePython:Python的UFLDL练习
文件大小：164.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 10:40:58
系统开源
cnn源码matlab #UFLDL Excercise by python 什么!不知道UFLDL是什么?移步 Update:2016-02-09 python2.7测试通过 ##实验准备 numpy:Python的一种开源的数值计算扩展,用于进行矩阵运算. scipy:Python科学计算包. OpenBLAS:建议用先安装OpenBLAS或者MKL,然后再编译安装numpy和scipy,不然矩阵运算会很慢,. ##目录结构 ├── convolvePool │ ├── cnn.py │ ├── resultFeatures.mat │ ├── stlTestSubset.mat │ └── stlTrainSubset.mat ├── LICENSE ├── linearAutoencoder │ ├── linearAutoencoder.py │ └── stlSampledPatches.mat ├── MNIST │ ├── t10k-images-idx3-ubyte │ ├── t10k-labels-idx1-ubyte │ ├─
【文件预览】：
UFLDLExercisePython-master
----sparseAutoencoder()
--------IMAGES.mat(20MB)
--------sparseAutoencoder.py(6KB)
----stackedAutoencoder()
--------stackedAutoencoder.py(11KB)
----softmax()
--------softmax.py(5KB)
----convolvePool()
--------stlTrainSubset.mat(41.71MB)
--------resultFeatures.mat(1.46MB)
--------stlTestSubset.mat(67.07MB)
--------cnn.py(10KB)
----linearAutoencoder()
--------stlSampledPatches.mat(35.91MB)
--------linearAutoencoder.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----selfLearn()
--------selfLearn.py(5KB)
----MNIST()
--------t10k-images-idx3-ubyte(7.48MB)
--------train-labels-idx1-ubyte(59KB)
--------t10k-labels-idx1-ubyte(10KB)
--------train-images-idx3-ubyte(44.86MB)