deeplearning:深度学习代码

【文件属性】：
文件名称：deeplearning:深度学习代码
文件大小：22.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 08:46:37
C 深度学习 不同语言深度学习源代码的集体github项目 如果有人刚开始接触深度学习教程，这将很有帮助。 对于 MATLAB： 代码用于 MNIST。 数据集不存在于存储库中，因为它很大。 ：你可以从这里下载使提取文件删除该文件的扩展名后确认，所以你有一个名为像这样四个文件：T10K-图像- idx3- ubyte t10k-labels-idx1-ubyte train-images-idx3-ubyte train-labels-idx1-ubyte 完整说明： : 要使其适用于任何数据集： 选项 1：准备 2 个 txt 文件： 训练集：train_data_file.txt 测试集：test_data_file.txt 格式如下： 对于每个示例需要 2 行： 目标行：所以如果我们有 2 个目标类：1 和 2，那么对于类 1 写 1,0 和类 2 写 0,1 特征行：逗号

【文件预览】：
deeplearning-master
----matlab()
--------rbmhidlinear.m(4KB)
--------CG_CLASSIFY.m(2KB)
--------train_data_file.txt(2.97MB)
--------CG_MNIST.m(3KB)
--------mnistclassify.m(2KB)
--------mnisthp2classify.mat(7.34MB)
--------backprop.m(5KB)
--------DCONV_convert.m(1KB)
--------makebatches.m(4KB)
--------CG_CLASSIFY_INIT.m(1KB)
--------mnisthpclassify.mat(1.84MB)
--------README.txt(3KB)
--------mnistclassify_weights.mat(11.03MB)
--------test_data_file.txt(457KB)
--------mnistdeepauto.m(2KB)
--------mnistdisp.m(1KB)
--------minimize.m(8KB)
--------mnistclassify_error.mat(445B)
--------mnistvhclassify.mat(1.84MB)
--------converter.m(3KB)
--------rbm.m(4KB)
--------backpropclassify.m(5KB)
----cpp()
--------dA.cpp(5KB)
--------SdA.h(346B)
--------RBM.cpp(5KB)
--------LogisticRegression.cpp(3KB)
--------dA.h(382B)
--------LogisticRegression.h(270B)
--------DBN.cpp(12KB)
--------HiddenLayer.h(237B)
--------utils.cpp(417B)
--------RBM.h(484B)
--------SdA.cpp(12KB)
--------DBN.h(345B)
--------HiddenLayer.cpp(1KB)
----LICENSE(18KB)
----c()
--------SdA.h(441B)
--------dA.h(481B)
--------RBM.c(6KB)
--------LogisticRegression.c(3KB)
--------DBN.c(15KB)
--------LogisticRegression.h(500B)
--------utils.h(124B)
--------dA.c(5KB)
--------HiddenLayer.h(391B)
--------RBM.h(613B)
--------SdA.c(15KB)
--------DBN.h(440B)
----README.md(1KB)
----scala()
--------SdA.scala(7KB)
--------HiddenLayer.scala(1KB)
--------RBM.scala(6KB)
--------LogisticRegression.scala(3KB)
--------DBN.scala(6KB)
--------dA.scala(5KB)
----python()
--------HiddenLayer.py(2KB)
--------CRBM.py(2KB)
--------dA.py(5KB)
--------CDBN.py(4KB)
--------utils.py(545B)
--------LogisticRegression.py(3KB)
--------RBM.py(5KB)
--------DBN.py(6KB)
--------SdA.py(6KB)
----java()
--------LogisticRegression()
--------DBN()
--------SdA()
--------RBM()
--------dA()