文件名称：matlab调整代码大小写-deepMKL:跨度深度多核学习
文件大小：37KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 14:13:57
系统开源
matlab调整代码大小写描述 这是一种算法，它通过与跨度边界交替优化来调整深层多内核网络。 这是尝试将深度学习扩展到较小的样本量。 该算法在Strobl EV（Visweswaran S.深度多核学习）中进行了详细描述。 ICMLA，2013年。 代码 首先，请安装MATLAB版本的LIBSVM（）。 然后，下载此处上传的整个软件包（包括实用程序功能）。 主要方法 deepMKL_train.m-训练网络。 每层都有一个RBF，poly2，poly3和线性核。 如果跨度增加，则学习率可能会太高。 默认值在许多情况下都适用，但是可能需要进行一些调整。 deepMKL_test.m-测试网络
【文件预览】：
deepMKL-master
----README.md(807B)
----Utilities()
--------grad3Layer.m(1KB)
--------rbf.m(118B)
--------computeKernels.m(593B)
--------TwoLayerDeriv.m(861B)
--------grad2Layer.m(936B)
--------grad1Layer.m(453B)
--------normalizeKernel.m(71B)
--------DetermineSig.m(170B)
--------rbf2.m(63B)
--------PairWiseDistance.m(134B)
--------ThreeLayerDeriv.m(1KB)
--------SpanBoundDeriv.m(1KB)
--------SetDefaultValue.m(225B)
----Data()
--------Australian_Dataset()
--------loadGermanDataset.m(348B)
--------loadAustralianDataset.m(384B)
--------German_Dataset()
--------loadTicTacToeDataset.m(357B)
--------TicTacToe_Dataset()
----MainMethods()
--------deepMKL_train.m(2KB)
--------deepMKL_test.m(683B)
----demo.m(1KB)