运行 testDNN 试试！ 每个功能都包含说明。 请检查一下！ 它提供了堆叠受限玻尔兹曼机 (RBM) 的深度信念网络 (DBN) 的深度学习工具。 它包括 Bernoulli-Bernoulli RBM、Gaussian-Bernoulli RBM、用于无监督预训练的对比发散学习、稀疏约束、用于监督训练的反向投影和 dropout 技术。 MNIST 数据集的示例代码包含在 mnist 文件夹中。 请参阅 mnist 文件夹中的 readme.txt。 Hinton 等人，通过防止特征检测器的共同适应来改进神经网络，2012 年。 Lee 等人，视觉区域 V2 的稀疏深度信念网络模型，NIPS 2008。 http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drtoolbox/techniques/train_rbm.m__

终身学习是机器学习中的热门研究话题之一。如何实现持续学习？来自东京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan给了关于从深度神经网络到高斯过程的教程《DNN2GP: From Deep Networks to Gaussian Processes》，共有45页ppt，以及撰写了最新的论文，通过提出一种新的函数正则化方法来解决这个问题，该方法利用了一些过去的难忘样例，这些样例对于避免遗忘至关重要。

众所周知中文普通话被众多的地区口音强烈地影响着,然而带不同口音的普通话语音数据却十分缺乏。因此,普通话语音识别的一个重要目标是恰当地模拟口音带来的声学变化。文章给出了隐式和显式地使用口音信息的一系列基于深度神经网络的声学模型技术的研究。与此同时,包括混合条件训练,多口音决策树状态绑定,深度神经网络级联和多级自适应网络级联隐马尔可夫模型建模等的多口音建模方法在本文中被组合和比较。一个能显式地利用口音信息的改进多级自适应网络级联隐马尔可夫模型系统被提出,并应用于一个由四个地区口音组成的、数据缺乏的带口音普通话语音识别任务中。在经过序列区分性训练和自适应后,通过绝对上0.8%到1.5%(相对上6%到9%)的字错误率下降,该系统显著地优于基线的口音独立深度神经网络级联系统。

DNN 适用于Python的深度神经网络 这只是PyBrain库的包装，以支持对深层网络进行分层预训练。 我做了一次快速的一次性使用。 有更好的实现方式。 我建议： 但是，如果您想要一个非常简单的单类解决方案，请尝试一下： 设置 确保已安装 。 克隆仓库。 然后from DNN.dnn import AutoEncoder网络类from DNN.dnn import AutoEncoder

神经网络：可定制的深度神经网络的简单实现

在多源威胁情报收集过程中，由于存在数据价值密度低、情报重复度高、失效时间快等问题，情报中心难以对海量情报数据做出科学决策。针对上述问题，提出一种基于机器学习的多源威胁情报质量评价方法。首先基于标准情报格式，设计了一套多源情报数据标准化流程；其次，针对情报数据的特点，分别从情报来源、情报内容、活跃周期、黑名单库匹配程度4个维度提取特征作为评估情报质量的依据；然后针对提取的特征编码，设计了一套基于深度神经网络算法和 Softmax 分类器的情报质量评价模型，并利用反向误差传播算法最小化重构误差；最后根据2 000条开源已标注样本数据，利用K折交叉验证法对模型进行验证，得到了平均91.37%的宏查准率和84.89%的宏查全率，为多源威胁情报质量评估提供借鉴和参考。

5G 网络中超密集基站的部署规划、多维资源管理、活跃/休眠切换等方面都依赖于对区域内用户数量的准确预测。针对这一需求，提出了一种基于移动网络用户位置信息的区域人群流量预测的深度时空网络模型。通过建模不同尺度的时空依赖关系，融合各种外部特征信息，并以短时局部流量信息降低对实时全局信息传输的要求，实现了城市范围的区域人群流量预测，对提高5G网络性能具有重要意义。通过基于呼叫详单数据的区域人群流量预测实验表明，与现有流量预测模型相比，所提模型具有更高的预测精度。

深度神经网络测试覆盖率与对抗样本间的相关性研究.docx

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dnn训练matlab代码世贸组织 无线移动边缘计算中用于计算速率最大化的深度神经网络 Python代码可重现我们在无线移动边缘计算[1]上的工作，该技术使用无线通道增益作为输入，将二进制计算模式选择结果用作深度神经网络（DNN）的输出。 这包括： ：WPMEC的DNN结构，包括培训结构和测试结构 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：培训和测试数据集，其中＃是用户号 Prediction _＃。mat ：DNN_test生成的预测模式选择 weights_biases.mat ：受训DNN的参数，可用于在MATLAB中重现此受训DNN。 ：运行此文件，包括设置系统参数 关于我们的作品 请参阅发布于的关于此主题的最新优势。 具体而言，提出了一种基于强化学习的在线算法，以最大化无线移动边缘计算网络中的加权计算速率。 数值结果表明，与现有的优化方法相比，所提出的算法可以达到近乎最佳的性能，同时将计算时间显着减少了一个数量级以上。 例如，在30个用户的网络中，DROO的CPU执行等待时间小于0.1秒，即使在快速衰落的环境中，实时和最佳的泛滥也切实可行。 Huang