文件名称：matlab代码abs-Doubly_Stochastic_Gradients:双随机梯度的代码
文件大小：280.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 11:47:35
系统开源
matlab代码abs Double_Stochastic_Gradients 双随机梯度的代码 该存储库包含两个用于大规模内核方法的双随机梯度实现 [1]。 第一个是 MNIST 8M 数据集上的 Matlab 代码。 第二个是基于 cuda-convnet 包的 GPU 实现 [2]。 参考 [1] 戴博、谢博、鸟鹤、梁颖玉、阿南特·拉吉、玛丽亚-弗洛里娜·巴尔坎和乐松。 通过双随机梯度的可扩展内核方法。 arXiv：1407.5599： [2]
【文件预览】：
Doubly_Stochastic_Gradients-master
----matlab()
--------README.rst(778B)
--------transform_8m_dataset.m(2KB)
--------data_batch_82.mat(3.66MB)
--------doubly_sgd_pcd_lr_8m.m(3KB)
--------preprocess_8m_data.m(2KB)
--------softmax_fn.m(196B)
--------rbffeature3_nofix.m(593B)
----datasets()
--------cifar10()
----README.md(587B)
----gpu()
--------build.sh(1KB)
--------README.rst(2KB)
--------util.py(3KB)
--------options.py(17KB)
--------winitfile_cifar10.py(472B)
--------example-layers()
--------pca_imagenet.mat(69.14MB)
--------data.py(10KB)
--------src()
--------calc_mean_mnist8m.py(806B)
--------shownet.py(17KB)
--------start_training_rand_mnist8m.sh(711B)
--------layer.py(64KB)
--------convnet.py(11KB)
--------start_training_rand_cifar10.sh(685B)
--------convdata.py(15KB)
--------Makefile(1KB)
--------start_training_rand_cropped_imagenet.sh(777B)
--------ABOUT(159B)
--------gpumodel.py(15KB)
--------common-gcc-cuda-5.5.mk(15KB)
--------pretrained_models()
--------winitfile_mnist8m.py(473B)
--------ordereddict.py(9KB)
--------winitfile_imagenet.py(690B)
--------include()