文件名称：基于Matlab的深度学习环境LightNet.zip
文件大小：3.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-08-07 22:12:42
开源项目
LightNet 是一个轻量级，多功能和完全基于 Matlab 的深度学习框架。设计的目的是为深度学习研究提供一个易于理解、易于使用和高效的计算平台。实现的框架支持主要的深度学习架构，例如多层感知网络（MLP），卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。LightNet 支持 CPU 和 GPU 进行计算，它们之间的切换是直接的。计算机视觉，自然语言处理和机器人技术中的不同应用被演示为实验。 标签：LightNet
【文件预览】：
LightNet-master
----Documentations()
--------lightnet-supplementary-materials.pdf(168KB)
--------lightnet-versatile-standalone.pdf(364KB)
--------LightNet Tutorial.pptx(1.23MB)
----Init.png(50KB)
----ImageNetPreTrain.png(305KB)
----License.txt(736B)
----ReinforcementLearning()
--------is_valid_state.m(273B)
--------Main_Cart_Pole_Policy_Network.m(4KB)
--------net_init_pole.m(509B)
--------plotcircle.m(131B)
--------plot_Cart_Pole.m(419B)
--------Main_Cart_Pole_Q_Network.m(5KB)
--------Cart_Pole.m(1KB)
----Log.txt(2KB)
----RNN()
--------test_rnn.m(1KB)
--------qrnn_bp.m(1KB)
--------net_init_char_rnn.m(877B)
--------lm_data()
--------lstm_ff.m(3KB)
--------gru_bp.m(2KB)
--------rnn_ff.m(2KB)
--------net_init_char_gru.m(1KB)
--------net_init_char_lstm.m(1KB)
--------qrnn_ff.m(2KB)
--------rnn_bp.m(1KB)
--------gru_ff.m(2KB)
--------Main_Char_RNN.m(4KB)
--------lstm_bp.m(2KB)
--------train_rnn.m(5KB)
--------net_init_char_qrnn.m(1KB)
----coco.png(300KB)
----RunAll.m(1KB)
----SGD2()
--------Main_CIFAR_CNN_SGD2.m(764B)
--------net_init_cifar_cnn.m(2KB)
--------getCifarImdb.m(2KB)
--------PrepareData_MNIST_MLP.m(665B)
--------MNIST_Deep_MLP_Init_Comparison.m(8KB)
--------net_init_mlp_mnist.m(1KB)
--------get_mnist.m(2KB)
--------PrepareData_CIFAR_CNN.m(413B)
----README.md(5KB)
----CoreModules()
--------optim()
--------loss()
--------layers()
--------activations()
--------util()
--------net()
----LightNet.png(83KB)
----CNN()
--------net_init_cifar_cnn.m(2KB)
--------getCifarImdb.m(2KB)
--------Main_CIFAR_CNN_SGD.m(674B)
--------test_im.JPG(111KB)
--------Main_CNN_ImageNet_minimal.m(1KB)
--------PrepareData_CIFAR_CNN.m(413B)
----MLP()
--------Main_MNIST_MLP_RMSPROP.m(918B)
--------PrepareData_MNIST_MLP.m(665B)
--------net_init_mlp_mnist_dropout.m(2KB)
--------Main_MNIST_MLP_Dropout.m(923B)
--------net_init_mlp_mnist.m(967B)
--------get_mnist.m(2KB)