svd算法matlab代码高秩矩阵完成的代数变体模型 本文中描述的用于实现基于变体的矩阵完成（VMC）算法的MATLAB代码： G. Ongie，R。Willett，R。Nowak，L。Balzano。 ICML 2017中的“用于高秩矩阵完成的代数变量模型”。在线可用： 主文件是vmc.m 首先，请参见示例脚本： example_uos_sm.m小规模的子空间并集数据 example_uos_lrg.m大规模子空间并集数据 example_hopkins.m使用Hopkins 155数据集的小规模示例 example_mocap.m使用CMU Mocap数据集的大规模示例 版本历史 版本0.1，更新7/22/2017 作者 格雷格·昂吉（） 致谢 示例中使用的数据集是从以下资源中借用的： 霍普金斯155： CMU Mocap： 我们的随机svd实现使用以下代码： 穆莉： 安托万·柳特库斯（Antoine Liutkus）：

这是墨尔本大学 AES/MathWorks/NIH 癫痫发作预测 ( https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction ) 的 MATLAB 解决方案。 它建立在使用神经网络工具箱中的自动编码器和神经网络的基础上。 压缩文件包含： 1. autoencoder_train.m, 使用自动编码器构建深度网络的脚本，如以下示例中所述： http : //www.mathworks.com/help/nnet/ug/construct-deep-network-using-autoencoders.html 。 在构建深度或堆叠网络后，深度网络将适应更多的训练数据。 2. autoencoder_test.m, 一个脚本，用于加载从训练数据构建的神经网络，并对验证和测试数据进行预测。

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