python版的DBN代码

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__

dbn matlab代码自述文件 作者 tanh丽媛 项目名 情绪分析 用于情感分析的深度神经网络方法 建造 软件环境：Jupyter Notebook，MATLAB R2019a（任何版本都可以使用） 版本控制：Python 3.6 所需的库：Numpy 1.14.3，Pandas 0.23.0，Python正则表达式运算2.2.1，自然语言工具包3.3，Sklearn 0.19.1，Keras 2.2.4（任何版本都可以使用） 贡献者 感谢albertbup提供了深度信任网络的源代码。 感谢新加坡南洋理工大学的黄光斌教授提供深度极限学习机的源代码。 数据集是从Kaggle下载的。 设置 从master分支下载该代码，作为sentiment_analysis-master.zip。 解压缩sentiment_analysis-master.zip，打开文件夹，应该有“ DBN”文件夹，“ DELM”文件夹，“ LSTM”文件夹和“ numpy_to_matlab”文件夹。 访问下载名为“输入”的数据集文件夹。 将“输入”文件夹放入“ LSTM”文件夹，“ DBN”文件夹和“ nump

matlab的egde源代码 LBP-DBN-face-recognition 使用LBP特征提取算法提取人脸特征，DBN网络来实现人脸识别，测试数据库-ORL数据库，识别率可达90%以上 ###工程使用方法： clone下工程，要根据实际情况修改test_example_DBN.m中的文件路径 我们在该文件中，a=imread(strcat('E:\My RBM-DBN matlab\ORL\ORL\s',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp')); ###工程说明： ####英文简称注释： DBN-深度信念网络、RBM-受限的玻尔兹曼机 、LBP-局部二值模式 ####几点说明： 0-这个程序的功能，使用DBN算法来实现人脸识别，数据库使用ORL数据库，在迭代次数达到3000时，识别准确率98%左右 2-此程序还附带了画学习曲线的功能，画正则参数，隐层结点数，训练样本数的学习曲线 3-DBN是有几层RBM构成，我这个程序实现的是4层网络，输入层-隐层1-隐层2-输出层 4-DBN的训练基本上分为两步，先用RBM的训练方法训练网络得到初始值，来初始化整个网络

基于MATLAB的DBN模块源代码基于MATLAB的DBN模块源代码

为提高短期负荷预测精度，提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-样本熵 (SE)和深度信念网络(DBN)的短期负荷组合预测模型。首先利用CEEMDAN-样本熵将原始负荷序列分解为 多个特征互异的子序列，计算各子序列的样本熵，将熵值相近的子序列重组得到新序列，降低了原始非平稳序列对预测精度造成的影响并减小计算规模；随后综合考虑各新序列的周期特性和影响因素对每个新序列分别构建不同的DBN 预测模型，利用DBN 克服了浅层神经网络特征提取不充分及初始参数难确定的问题；最后将预测结果叠加得到最终预测值。仿真结果表明，该组合预测模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为1.18%和87.91 MW，相比于BP、DBN、EMD-DBN 负荷预测模型具有更高的预测精度。

很多网上的DBN都调不通，我这个一定能调通很多网上的DBN都调不通，

这是关于DBN时间序列预测的材料，特别适合初学者，可以帮助你们快速学习深度置信网络的预测

基于PSO-DBN和小波包能谱的SEPIC转换器故障诊断

基于DBN的网络安全态势评估和态势预测建模研究.pdf