文件名称：matlab精度检验代码-DeepLearningToymodels:不同类型神经网络的玩具模型：CNN，RNN
文件大小：26.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 18:17:41
系统开源
matlab精度检验代码深度学习玩具模型 Matlab和Python中用于不同类型神经网络的玩具模型 CNN：3层网络，MNIST数据 RNN：8层网络，8位二进制数字 有线电视新闻网 这是在MNIST数据上训练的简单3层卷积神经网络。 正向和反向传递都被编程到一个CNNtoymodel.m文件中（不需要任何库）。 出于意图，只有有限的功能模块化。 因此，您一眼就能看到MATLAB工作区，从而轻松地了解训练循环和测试循环中正在发生的事情。 但是，如果你想检查模型的正确性，还可以运行由excecuting的相同Tensorflow实现CNNtoymodel.py Python编写的。 有关更多背景信息和实用练习，请查看my（德语）。 运行和使用 Matlab ：只需下载CNN文件夹并在Matlab中运行CNNtoymodel.m 。 Python ：或者在Python中运行CNNtoymodel.py 。 对于python，您需要安装以下依赖项： numpy, tensorflow (I use version 12), random, matplotlib and scipy 一个纪元
【文件预览】：
DeepLearningToymodels-master
----RNN()
--------sharedfunctions()
--------RNNtoymodel.m(15KB)
--------RNNtoymodel.py(5KB)
----README.md(2KB)
----CNN()
--------sharedfunctions()
--------CNNtoymodel.py(16KB)
--------CNN_TechnicalReport_German.pdf(1.03MB)
--------data()
--------CNNtoymodel.m(11KB)